A missão social da UTFPR desde sua fundação e os silêncios quanto às desigualdades raciais
Bibliographic record
Abstract
A presente pesquisa visa conhecer as bases de fundação da atual Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) para, a partir do resgate de sua história e origens, compreender a “missão social” que se propôs e refletir sobre a implementação desta missão ao longo de sua história e suas transformações ao longo do tempo. Num primeiro momento, realiza-se a análise das legislações que permitiram a criação da Escola de Aprendizes e Artífices; suas transformações em CEFET-PR; e posteriormente, em UTFPR. Tendo em vista a missão social assumida pela instituição desde sua fundação, a pergunta que norteia da análise das informações coletadas, visa investigar se este espaço de ensino profissional, técnico e tecnológico constituíram um espaço de desconstrução de desigualdades sociais quanto a uma temática específica: as desigualdades raciais. Num segundo momento, investiga-se, através da análise dos dados institucionais disponíveis, a possibilidade de compreender este espaço de ensino como espaço de inclusão de uma comunidade tradicionalmente excluída e desatendida socialmente: as comunidades negras. Num terceiro momento, discute-se a atualidade da “missão social” de fundação e faz-se uma breve reflexão sobre a implementação do sistema de cotas raciais na UTFPR. Finaliza-se o artigo com indicações de aspirações possíveis a serem conquistadas na desconstrução das desigualdades raciais na instituição.
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 | 0.011 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".