Bibliographic record
Abstract
A proveitar a oportunidade de estudar forae adquirir o maximo de conhecimentopossivel. Esse pensamento e unânime entre os estudantes do IFRS que participam ou ja participaram do Ciencia Sem Fronteiras (CSF) e do Programa de Licenciaturas Internacionais (PLI). Os destinos do CSF sao muitos: Australia, Canada, Chile, Espanha, Estados Unidos, Franca, Holanda, Irlanda, Italia e Noruega. Os alunos do PLI foram todos para Portugal, mas engana-se quem pensa que, por se tratar de um pais de fala portuguesa, os desafis sao menores. Estar longe da familia, de amigos, da cultura em que se esta acostumado nao e facil. E apesar da familiaridade, a lingua “prega algumas pecas”, como descobriram rapidamente os estudantes do Câmpus Bento Goncalves que desembarcaram no pais lusitano em setembro de 2013. Apos chegar ao aeroporto, o grupo de sete estudantes precisou tomar um metro e um trem ate a cidade destino: Aveiro. No caminho, de uma hora e 30 minutos, nada mais natural do que irem conversando. “Durante todo o trajeto, usamos expressoes normais para nos como ‘fazer um bico’ ou ‘pagar 50 pilas’. Os portugueses nos olhavam de maneira diferente. Achamos que fosse pela grande quantidade de malas. Mais tarde, ja em Aveiro, descobrimos que aquelas expressoes inocentes para nos tem um signifiado malicioso para os portugueses”, lembra a academica de matematica Priscila Nunes dos Santos, de 20 anos. “Ha tambem as palavras iguais com sentidos diferentes ou nomes distintos para a mesma coisa, que normalmente resultam em situacoes. Continue lendo...
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 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.013 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.006 |
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".