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Enregistrement W4392867874 · doi:10.1590/1806-9479.2023.267478

Evolução da mobilidade educacional e da acumulação do capital humano no Brasil entre 1996 e 2014: os desafios para subgrupos da população

2024· article· pt· W4392867874 sur OpenAlexaff
Adriano Firmino Valdevino de Araújo, José Luis da Silva Netto, Liédje Bettizaide Oliveira de Siqueira

Notice bibliographique

RevueRevista de Economia e Sociologia Rural · 2024
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational and Educational Inequality Studies
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceHuman capitalEconomicsEconomic growthPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resumo O presente estudo pretende averiguar o crescimento da acumulação do capital humano no Brasil entre os anos de 1996 e 2014 para subgrupos da população. A partir dos dados do suplemento de mobilidade educacional da Pesquisa Nacional de Amostra de Domicílios dos referidos anos e o uso da metodologia do Processo de Markov combinado com aplicação da Decomposição de Blinder-Oaxaca foi possível detectar ganhos diferenciados de acúmulo de capital humano para os grupos analisados. Os resultados apontam que houve uma melhoria considerável da educação para as mulheres e ainda para os indivíduos declarados pretos e os filhos corresidentes, entretanto, chama atenção a baixa mobilidade educacional para as pessoas residentes no setor rural. Esta pesquisa inova ao incorporar as mulheres e os filhos dependentes na amostra, bem como ao analisar os diferenciais de acumulação de capital humano entre subgrupos populacionais.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,387
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,006

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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