Educação, pobreza e programas de transferência de renda: A implementação do Programa Oportunidades no México
Bibliographic record
Abstract
Este artigo analisa a implementação do Programa Oportunidades no México a partir da perpectiva dos agentes de base vinculados a condicionalidade educacional. Ao adotar a abordagem bottom up para analisar a implementação, a formulação de Lipsky (1980) é o referencial que estrutura o estudo. Os profissionais da educação, os promotores comunitários e as representantes das titulares são os que correspondem à caracterização do autor nesse caso. Foram realizadas 47 entrevistas: nove com o corpo estratégico e gerencial nos níveis nacional e estadual; 38 com agentes locais (duas com profissionais da saúde; 14 com atores da escola, 10 com agentes vinculados ao acompanhamento das famílias e 12 com vocales. Os roteiros para as entrevistas foram adaptados conforme sua posição na hierarquia do programa, contemplando as categorias: desenho institucional e sua operação; percepções sobre o programa e o público-alvo; impressões sobre a condicionalidade educacional e as exigências impostas aos agentes locais. Os dados revelam que a condicionalidade educacional mobilizou os agentes locais, apesar das dificuldades de cooperação institucional, das disputas políticas, das limitações orçamentárias, das oscilações na hierarquização das prioridades sociais e da tutela e dependência, evidenciando aspectos que estão diretamente ligados ao processo de formação do Estado e da sociedade mexicanos.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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".