POLÍTICA DE USO DE REDES SOCIAIS E PERIÓDICOS CIENTÍFICOS: A EXPERIÊNCIA DA REVISTA BRASILEIRA DE EDUCAÇÃO FÍSICA E ESPORTE
Bibliographic record
Abstract
O trabalho relata a experiência da equipe editorial da Revista Brasileira de Educação Física e Esporte (RBEFE) na elaboração e implementação da política de uso das redes sociais. INTRODUÇÃOAs redes sociais online se configuram como um espaço ampliado para interação, comunicação e sociabilidade e, nos últimos anos, vem ocupando um espaço crescente no meio científico-acadêmico, favorecendo ações relacionadas à comunicação e divulgação da ciência.Concomitantemente, a presença de periódicos científicos tem se intensificado no universo das redes sociais, potencializando e amplificando o espaço comunicacional das publicações.Packer (2013), afirma que "as redes sociais se projetam no futuro próximo como o principal meio de divulgação para os periódicos científicos".No entanto, Nassi-Calò (2015) aponta que: [...] apesar do crescente interesse da comunidade acadêmica nas redes sociais como ferramenta de comunicação científica, pouco se sabe a respeito do perfil de uso destas ferramentas, e sobre como medidas tradicionais de impacto científico com base em citações (índices off-line, impacto off-line) se correlacionam com as novas medidas de impacto (índices online, impacto online).
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 | 0.015 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".