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Enregistrement W4384298430 · doi:10.21680/1984-3879.2023v23n1id31515

GESTÃO DA POBREZA, (RE)PRODUÇÃO SOCIAL E A EDUCAÇÃO TECNOLÓGICA

2023· article· pt· W4384298430 sur OpenAlexaff
ROMILDO ALVES EPAMINONDAS, Rafael Fernandes de Mesquita

Notice bibliographique

RevueSaberes Revista interdisciplinar de Filosofia e Educação · 2023
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Political Issues
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RESUMO Este artigo é o desdobramento de uma revisão bibliográfica do tipo integrativa da literatura, cujo principal objetivo é analisar o impacto da educação como instrumento de mobilidade social, levando em conta as concepções de pobreza e desigualdade social, bem como as políticas desenvolvidas com o escopo de garantir e aperfeiçoar a educação, a exemplo da Educação Profissional e Tecnológica. A busca aos estudos sobre o tema resultou na amostra final composta de cinco artigos, obtidos por meio da plataforma SciELO, embora também tenha havido tentativas infrutíferas à base de dados Spell. Os resultados demonstraram que a relação entre a educação, pobreza e desigualdades está pautada em um debate reflexivo e crítico, no sentido de que a educação pode ser sim um elemento decisivo na superação das mazelas sociais, desde que deixe de ser um espaço de privilégios para poucos, e caminhe cada vez mais da direção do seu caráter universal. Embora o trabalho tenha encontrado resultados importantes sobre a temática discutida, algumas lacunas foram observadas nas três principais dimensões ora tratadas nesse estudo. Apontando para possibilidades de estudos voltados para os aspectos quantitativos sobre as implicações concretas da educação para superação da pobreza e da desigualdade social. Palavras-chave: Educação. Pobreza. Desigualdade social.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,013

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,107
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,316 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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