Bibliographic record
Abstract
Este artigo oferece uma reflexão estruturada sobre uma nova alternativa metodológica de pesquisa, que foi trabalhada na construção de uma tese de douto¬rado em educação (1999), na Universidade de Sherbrooke (Quebec), Canadá. Ao utilizar a técnica do círculo hermenêutico-dialético (CHD) de Guba e Lincoln (1989) para fazer a coleta de dados, e analisando esses dados através do método de análise hermenêutica-dialética de Minayo (1996), a autora fez uma série de adapta¬ções para atender as necessidades da realidade em estudo. Essa pesquisa resultou da análise de um projeto de parceria entre a Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) e o Instituto de Pesquisa e de Ensino para as Cooperativas (IRECUS) da Universidade de Sherbrooke (US). Esse estudo teve como temática a formação do técnico em associativismo/cooperativismo, numa perspectiva de de¬senvolvimento local, no Nordeste do Brasil. Finalmente, é possível afirmar que a metodologia interativa permite uma participação efetiva de todos os atores sociais envolvidos na pesquisa, eliminando-se ao máximo a subjetividade do pesquisador. Face ao processo de vai-e-vem do CHD, chega-se a uma pré-análise dos dados, que são categorizados em blocos e cada unidade de análise facilita a construção do conhecimento com respaldo na teoria que subsidia a pesquisa.
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 | 0.096 | 0.104 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.009 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.038 |
| Scholarly communication | 0.024 | 0.024 |
| Open science | 0.004 | 0.017 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".