Procedimentos metodológicos para intervenções em situação de trabalho educacional: questões interdisciplinares e utilização dos resultados em dados de pesquisa – Eliane Gouvêa Lousada
Bibliographic record
Abstract
Eliane Gouvêa Lousada possui mestrado (1998) e doutorado (2006) em Linguística Aplicada e Estudos da Linguagem pela Pontifícia Universidade Católica de São Paulo. É líder do grupo de pesquisa ALTER (Analise de Linguagem, Trabalho e suas Relações) e do grupo ALTER-AGE (Análise de Linguagem, Trabalho e suas Relações – Aprendizagem, Gêneros Textuais e Ensino); é membro do grupo LAF (Universidade de Genebra).Atualmente é professora doutora do Departamento de Letras Modernas da Faculdade de Filosofia, Letras e Ciências Humanas (FFLCH), área de Estudos Linguísticos, Literários e Tradutológicos em Francês, na Universidade de São Paulo. Foi professora da University of Guelph, Canadá, no departamento de Etudes Françaises, onde atuou na graduação e no mestrado (Masters) em Estudos Franceses (French Studies). Nesse contexto, ministrou a disciplina de pós-graduação em Didática do francês e orientou alunos de MA. Tem experiência nas áreas de desenvolvimento e formação de professores, elaboração de material didático baseado na noção de gênero textual e análise de textos e discursos, com publicações científicas nessas áreas. Além disso, é coautora de livros didáticos em inglês como língua estrangeira e português como língua materna. Suas pesquisas apoiam-se nos pressupostos teóricos do Interacionismo Sociodiscursivo, nas teorias de análise dos textos e discursos, na ergonomia da atividade e na clínica da atividade.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.044 | 0.112 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.010 |
| Open science | 0.003 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".