Produção do conhecimento no campo da educação profissional e tecnológica no contexto do Toyotismo
Bibliographic record
Abstract
A educação é um complexo social que mantém uma relação de dependência e autonomia com o trabalho. No contexto da industrialização quando ocorreu o toyotismo, o mundo do trabalho já vinha sendo afetado profundamente com o Taylorismo e Fordismo, com a exploração do trabalho pelo capital, pois ampliou-se as formas de trabalho repetitivos, fragmentados e incluiu-se o trabalho infantil, etc; diminuiu-se as formas de trabalhos formais e o trabalho artesanal. Como nova forma de produzir riqueza material, exigiu uma nova forma de produzir conhecimentos. Destarte, este trabalho teve como objetivo compreender como intercorre o processo de produção do conhecimento no campo da educação profissional e tecnológica a partir do toyotismo. Esta pesquisa teve caráter qualitativo do tipo bibliográfica, sendo fundamentada nos trabalhos de Marx (1982), Kuenzer (2011), Lukács (2012), entre outros. Destacamos como resultados: a compreensão do processo de produção do conhecimento no campo da educação profissional e tecnológica no contexto do toyotismo, viabilizando sua relação de dependência e autonomia com a educação. Além disso, possibilitou apreender a educação como um complexo social que mantém dependência e autonomia com o trabalho e os modelos propagados pela revolução industrial toyotismo como nova forma de produzir riqueza material e conhecimentos.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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".