Os trabalhos sobre o PIBID no Congresso Internacional sobre Professor Principiante e inserção profissional à docência
Bibliographic record
Abstract
O artigo mapea quantitativamente e qualitativamente as produções sobre o PIBID na história do Congresso Internacional sobre Professor Principiante e Inserção Profissional à Docência (CONGREPRINCI). Para isso, realiza um levantamento dos trabalhos relativos ao PIBID no site do referido congresso e, posteriormente, os trabalhos são analisados em sua íntegra e devidamente categorizados. Foram encontrados 40 trabalhos sobre o PIBID, sendo que todos foram apresentados nas últimas três edições do referido congresso, o que corresponde a 9,5% do total de trabalhos nessas edições do evento. Constatou-se que 73% dos artigos apresentam informes de investigação. Desses trabalhos investigativos, a maioria tem como foco o processo de formação inicial. Também foi encontrado número significativo de trabalhos que abordam as contribuições do PIBID para a formação continuada dos professores da universidade e da educação básica. O mapeamento revelou que o PIBID, apesar de não se tratar especificamente de uma iniciativa para professores em início de carreira, tem se mostrado, no contexto brasileiro e da América Latina, um programa importante que pode favorecer o preparo para o início da carreira docente.
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 | 0.008 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.050 | 0.008 |
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".