Avaliação dos programas de pós-graduação em engenharia da UFRJ empregando uma variante desenvolvida do método UTA
Bibliographic record
Abstract
O processo de avaliação em uma organização é geralmente muito complexo, principalmente no meio acadêmico, onde estão presentes diversos interesses, desempenho dos cursos, imagem perante a classe acadêmica e recebimento de recursos, entre outros. Este artigo procura estimar as funções de utilidades dos critérios: pesquisa, horas em sala de aula, orientação e administração, definidos pela Comissão de Avaliação de Docentes da Universidade Federal do Rio de Janeiro, para avaliar os programas de pós-graduação em engenharia da universidade. Neste estudo, empregou-se o método UTA e uma variante desenvolvida do mesmo que considera as diferenças de importância dos critérios empregados na avaliação. Os resultados obtidos com este procedimento mostram funções de utilidades mais próximas das preferências dos decisores, uma vez que essas preferências são incorporadas ao modelo através da inclusão de restrições.
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 | 0.010 | 0.035 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".