Bibliographic record
Abstract
Esta comunicacao visa apresentar e discutir um site proposto a partir de uma pesquisa em andamento desenvolvida em um projeto internacional « Se former a la redaction de genres academiques, un defi pour les etudiants universitaires » (Formar-se na redacao de generos academicos, um desafio para os estudantes universitarios), envolvendo pesquisadores de universidades do Brasil (USP, USF e UNESP) e do Canada (Universidade de Sherbrooke) e tendo como parte importante de suas discussoes o papel e a implementacao de tecnologias no desenvolvimento do letramento academico de alunos e professores. Este projeto tem como objetivo maior fazer um levantamento do trabalho com o letramento academico nas universidades implicadas, contribuindo tanto para o desenvolvimento das iniciativas ja existentes quanto para a elaboracao de novas acoes a partir de uma troca de experiencias e de conhecimentos. Tres objetivos complementares estao articulados a este projeto: um objetivo de pesquisa, um objetivo de formacao e um objetivo de cooperacao. A fundamentacao teorica esta centrada no Interacionismo sociodiscursivo, nos Novos Estudos do Letramento e no E-learning. Como resultados parciais, ja foi possivel perceber que o site abre um conjunto de possibilidades para o letramento academico de alunos e professores.
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 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.023 | 0.009 |
| Open science | 0.003 | 0.011 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.038 | 0.010 |
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".