A Compreensão dos Estudantes sobre o conceito de Passivo Ambiental: Um estudo nos Cursos Ciências Contábeis em Salvador - Ba.
Bibliographic record
Abstract
O objetivo deste trabalho foi verificar a compreensão dos estudantes dos Cursos Ciências Contábeis em Salvador – (SSA-BA) sobre o conceito de passivo ambiental. Além do mais, busca entender como o ensino da disciplina Teoria da Contabilidade contribui na discussão desse conceito, investiga ainda se existe relação entre o nível de discussão percebido e a titulação do docente e, se há relação entre o nível de discussão percebido e o tipo da instituição de ensino, classificado como privada ou pública. Aplicou-se um questionário para uma amostra de 591 estudantes matriculados nos cursos de Ciências Contábeis, no primeiro semestre de 2009. Os resultados encontrados indicam que os estudantes têm pouco conhecimento sobre o tema. Todavia, os estudantes de instituições públicas demonstram uma compreensão sobre os conceitos de passivo ambiental. Em relação à titulação do professor, notou-se um acréscimo na discussão quando a titulação é elevada de Especialista para Mestre e ainda mais significativa quando elevada de Mestre para Doutor. Conclui-se, assim, que é preocupante o baixo nível de compreensão dos estudantes sobre esse tema e que tanto a variável titulação do docente, quanto tipo da IES influencia na ocorrência de respostas com nível de discussão mais elevado acerca dos tópicos abordados.
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 | 0.006 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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".