Histórias com... matemática
Notice bibliographique
Résumé
Matemática e Literatura, porque não? A ideia de associar a Matemática à Literatura, não sendo nova, é contudo pouco discutida e, menos ainda, concreti- zada em Portugal. Escrever sobre Matemática, para crianças e de modo ficciona- do, implica, em primeiro lugar, considerar que esta área do conhecimento pode ser um tema interessante para desenvolver. Em segundo lugar, é imprescindível que os autores tenham uma certa proximidade com esta área do saber, facto que envolve a posse de um conjunto mínimo de conhecimentos sobre os quais se vai ficcionar. Os problemas que existem no nosso país com a aprendizagem da Ma- temática, a imagem social que a disciplina ainda tem e uma certa visão da Litera- tura e da Matemática como áreas opostas têm contribuído para que a ficção de autores portugueses, nesta área, seja diminuta. Ainda assim, vale a pena destacar alguns livros, como Figuras figuronas, de Maria Alberta Menéres, e O pequeno livro de desmatemática, de Manuel Pina. Enquanto o primeiro livro fala da poesia que é possível encontrar nas formas geométricas, o segundo mostra, de forma divertida, a Matemática nos números e nas operações.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,076 | 0,013 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».