PROGRAMA OLHAR AMBIENTAL
Bibliographic record
Abstract
Atualmente, a questão ambiental torna-se emergente em todos os segmentos da sociedade, inclusive nas formações acadêmicas e, as tecnologias voltadas ao sistema comunicacional, cada vez mais vêm contribuindo na disseminação de temas socioambientais, a fim de socializar, esclarecer e divulgar essa temática. Nesse contexto, este trabalho tem como objetivo geral elaborar o Programa Ambiental e toda sua configuração a fim de promover a divulgação de iniciativas ambientais desenvolvidas na região de Tupã, estado de São Paulo. Para tanto, adotou-se como encaminhamento metodológico durante o desenvolvimento do programa a pesquisa-ação, responsável por potencializar a participação de todos integrantes da equipe do programa, o que exigiu a realização de oficinas de formação que abordassem as atividades futuramente exercidas pelos mesmos. O “Programa Olhar Ambiental”, composto por docentes e acadêmicos da UNESP, Câmpus de Tupã, em parceria com a equipe da TV Universitária (Canal 30), bem como resultado do projeto de extensão , caracteriza-se por suas vertentes educativa, social, científica e técnica, que dentre outras contribuições, permite democratizar os conhecimentos na área ambiental, alcançar diferentes públicos e contextualizar o impacto ambiental com as diferentes esferas sociais.
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 | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.083 | 0.023 |
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".