Bibliographic record
Abstract
La cura istituzionale per i bambini piccoli, in tutta la storia del mondo, dell’America Latina e del Brasile, ha presentato diverse concezioni sulla loro funzione. La maggior parte di queste istituzioni erano destinate a servire solo i bambini poveri. Tuttavia, è molto recente l’istituzione di una politica nazionale per la prima infanzia, come investimento pedagogico, sociale, nella salute materna e infantile, economica ed educativa, che considera i bambini come soggetti di diritti e cittadini nel processo di sviluppo. Così, questo articolo intende ricostituire la traiettoria della nuova legislazione sulla prima infanzia, che obbliga i manager e i professionisti dell’istruzione, dell’assistenza sociale, della salute, della psicologia, della psichiatria in tutto il paese ad adattare le loro attività alle norme stabilite dalla legge. Detto questo, questo studio si basava su prove scientifiche; argomenti pedagogici e giuridici diffusi in Brasile negli ultimi tre decenni, soprattutto dopo la Costituzione dei cittadini del 1988, che ha promosso l’evoluzione della legislazione della prima infanzia. In cui è stato possibile osservare che solo nel 2006, con la creazione di FUNDEB, sono stati istituiti finanziamenti per l’istruzione della prima infanzia; nel 2016, il quadro giuridico della prima infanzia è stato sanzionato. E nel 2020, per la prima volta nella storia, l’infanzia è stata menzionata e inclusa negli allegati di tredici leggi dei piani plennali delle entità federate brasiliane, che es hanno effetto dal 2021 al 2023.
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 | 0.008 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".