Environmental education and rural communities: the struggles between peasant agriculture and agribusiness in the countryside of the state of Maranhão
Notice bibliographique
Résumé
A presente pesquisa tem como tema a Educação Ambiental e as comunidades rurais, precisamente as lutas entre a agricultura camponesa e o agronegócio no interior do Estado do Maranhão. O objetivo central foi analisar os desafios, as lutas e as permanências nos processos da Educação Ambiental formal e não formal, em comunidades rurais no interior do Estado do Maranhão, frente às questões sociais, especificamente na Comunidade São Raimundo, no município de Urbano Santos. Diante do avanço do agronegócio no Estado desde a década de 1970 a educação escolar rural tem enfrentado diversos desafios e lutas para sua emancipação, pois seu projeto político se antagoniza ao projeto do agronegócio, que se encontra fortemente presente em torno das escolas, criando conflitos sociais, culturais, ambientais e econômicos. Espera-se com esta pesquisa, lastreada em elementos teóricos e práticos, contribuir para uma permanente tomada de consciência pelos diferentes grupos sociais em nossa sociedade do meio ambiente em que vivemos, entendendo a necessidade de desenvolver eticamente valores e hábitos que proporcionem uma melhor qualidade de vida e a garantia do direito à vida, por meio da educação e do trabalho, de modo sustentável. Para tanto tomamos como referências, teóricos os seguintes pensadores Werner Jaeger, Paulo Freire, Pierre Dardot, Christian Laval, dentre outros. Destacando, também, a legislação brasileira que, a partir de 1988, corroboram com a defesa da temática em análise. A questão orientadora que permeou toda a pesquisa foi: quais os desafios das comunidades rurais no processo educativo ambiental frente as investidas do agronegócio? Sendo uma abordagem qualitativa, utilizamos como procedimentos metodológicos de orientação de nosso percurso a pesquisa bibliográfica, estudo de caso e análise documental.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».