RECOBA: Repositório para publicação e compartilhamento de Objetos de Aprendizagem no formato aberto e fragmentado
Bibliographic record
Abstract
Para garantir a sua reutilização, um Objeto de Aprendizagem (OA) deve ser livremente utilizado, reutilizado e redistribuído por qualquer um. Para promover o reúso dos OAs, eles precisam ser compartilhados em formatos abertos, ou seja, formatos estruturados e legíveis por máquinas, e que possam ser novamente usados de forma livre pela sociedade. Outro fator que contribuiria para o seu reúso seria disponibilizá-lo de forma fragmentada, ou seja, dividido em pequenas partes. Uma vez criados os OAs, espera-se que eles sejam armazenados e disponibilizados em um local adequado, como os Repositórios de Objetos de Aprendizagem. Este trabalho propõe a criação de um ambiente para publicação e compartilhamento de Objetos de Aprendizagem, utilizando formatos de dados abertos, e ainda sugerindo a fragmentação dos objetos, ou seja, a publicação do objeto em partes e não apenas como um todo. O intuito é estimular a reutilização de Objetos de Aprendizagem, contribuindo, dessa forma, para o fortalecimento da aprendizagem, disseminação e aquisição de novos conhecimentos.
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 | 0.005 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.020 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.013 |
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".