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Record W2972673082

Financiamento público da educação superior: um estudo comparativo entre Brasil, Canadá e China

2015· article· pt· W2972673082 on OpenAlexaboutno aff
Danilo de Melo Costa

Bibliographic record

VenueAmericanae (AECID Library) · 2015
Typearticle
Languagept
FieldSocial Sciences
TopicEducation and Public Policy
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

A presente tese busca demonstrar a importância do financiamento publico para o desenvolvimento de acoes e iniciativas na educacao superior, utilizando como referencia indicadores e politicas publicas para o financiamento da educacao superior no Brasil, Canada e China entre os anos de 2003 e 2012. Para tanto, sao apresentados conceitos de planejamento, financas e orcamento publico, evidenciando as funcoes do Estado, a evolucao do orcamento publico e a intervencao estatal e suas responsabilidades economicas. Uma vez conhecido o papel a ser desempenhado pelo Estado em todas as dimensoes ao qual ele e responsavel, delimitou-se entao para a dimensao da educacao superior, iniciando com os principais desafios da educacao superior mundial, com foco nos efeitos da globalizacao. Posteriormente, como uma juncao dos dois topicos supracitados, o presente estudo apresenta o financiamento publico da educacao superior, detalhando as varias acoes e iniciativas do governo brasileiro, canadense e chines. No que se refere a metodologia, esta tese e delineada sobre os principios do paradigma Funcionalista, sendo definida como um estudo exploratorio, de abordagem qualitativa e quantitativa, alem de ser aplicado, empirico e multicaso. Os dados foram coletados mediante a pesquisa documental, bibliografica, entrevistas semi-estruturadas junto aos dirigentes governamentais e questionarios nao estruturados junto aos especialistas em educacao superior e as liderancas estudantis dos respectivos paises. A analise de dados quantitativos foi dividida em tres etapas. Na primeira etapa, foi realizada uma analise comparativa entre indicadores gerais do Brasil, Canada e China, por meio de modelos de regressao log-lineares via metodo de Quase-Verossimilhanca, no sentido de compreender o desempenho dos tres paises. Na segunda etapa, foi executada uma analise de correlacao entre os mesmos indicadores utilizando uma matriz de correlacao de Spearman e um mapa perceptual gerado via Analise de Componentes Principais, de modo a se compreender quais os indicadores possuem influencia significativa entre si. Na terceira e ultima etapa, foi realizada uma analise de eficiencia em relacao as politicas publicas dos paises estudados, apresentando o desempenho de todas as politicas publicas analisadas. Para o tratamento qualitativo, os dados coletados por meio dos questionarios nao estruturados e das entrevistas semi-estruturadas foram tratados utilizando como referencia a tecnica de analise de conteudo categorial, com o objetivo de confirmar ou refutar os achados na etapa quantitativa. A partir da analise dos dados quantitativos e qualitativos, tracaram-se proposicoes no intuito de contribuir com o debate em torno do progresso da educacao superior no Brasil. As proposicoes foram delineadas em tres grandes dimensoes: proposicoes propensitivas, proposicoes no financiamento e proposicoes estruturais. As proposicoes propensitivas analisaram o impacto das variaveis que se relacionam diretamente com a expansao da educacao superior, gerando ao final um modelo estrutural. As proposicoes no financiamento demonstraram opcoes de investimento para a educacao superior brasileira, seja por criacao de novas politicas ou adequacao em politicas existentes. As proposicoes estruturais sugeriram alteracoes de cunho organizacional para o sistema de educacao superior brasileiro. Finalmente, demonstrou-se a necessidade de se promover o progresso na educacao superior do Brasil, e tal como evidenciado, nacoes que tem se destacado podem ser uma excelente referencia para que, finalmente, se transforme o pais pela educacao.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.659
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.004
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.003
Open science0.0020.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.001

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.

Opus teacher head0.050
GPT teacher head0.332
Teacher spread0.283 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2015
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