TRANSFERÊNCIA DE FUNÇÃO E REORGANIZAÇÃO DE CLASSES DE EQUIVALÊNCIA RELACIONADAS A GÊNERO E PROFISSÕES
Bibliographic record
Abstract
Foi investigado o efeito de treinos de reversão na reorganização de classes com estímulos abstratos, adjetivos e profissões relacionadas aos gêneros masculino e feminino. Na Etapa 1, os participantes dos grupos Experimental 1 (N=8) e Experimental 2 (N=8) foram expostos a treinos e testes de formação de classes com o procedimento de pareamento ao modelo com atraso. Para o Grupo Experimental 1, na Etapa 2 foram realizados treinos de reversão e testes de reorganização de classes. O Grupo Controle (N=32) não foi exposto a nenhum dos treinos e testes. Os três grupos avaliaram os estímulos dos conjuntos A (profissões) e D (símbolos abstratos) com o Diferencial Semântico. Na Etapa 1, foi verificada a formação de classes de equivalência para os dois grupos experimentais. Na Etapa 2, os participantes do Grupo Experimental 1 atingiram o critério de reorganização de classes (91% de acertos) apenas para as relações de simetria e nos demais testes os escores foram próximos (83%) para seis participantes. Quando comparado com o Grupo Controle, as avaliações no Diferencial Semântico dos estímulos A e D foram parcialmente coerentes com as classes de equivalência (Grupo Experimental 2) e com os treinos de reversão e testes de reorganização de classes (Grupo Experimental 1), com transferência de função para algumas escalas. Os resultados mostraram a generalidade dos procedimentos para investigar classes de estímulos relacionadas a profissões e gêneros, porém controles metodológicos devem ser aprimorados em relação a verificação da história pré-experimental com os estímulos utilizados e a quantidade de relações revertidas.Palavras-chave: equivalência de estímulos, reorganização de classes, transferência de função, pareamento ao modelo com atraso, diferencial semântico.
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 | 0.004 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".