Quadro de referência da Libras como L2
Bibliographic record
Abstract
Nós estamos documentando a Língua Brasileira de Sinais (Libras) por meio de diferentes recursos com o objetivo de disponibilizar vídeos e anotações para fins de pesquisa e para fins educacionais. O principal objetivo é sistematizar os dados e os sistemas de buscas dos dados em Libras de forma pública com acesso irrestrito e gratuito. Isso tem empoderado a Libras no Brasil em todos os estados (QUADROS et al., 2016, 2019). Para esta documentação, além do corpus da Libras e demais materiais, estamos estabelecendo interfaces educacionais como para o Ensino da Libras como segunda língua. Todos estes componentes integram o Portal de Libras (UFSC, 2020). Neste artigo, nós apresentaremos os níveis de ensino de Libras desenvolvidos a partir do Quadro Comum Europeu de Referência de Línguas (CONSELHO DA EUROPA, 2001). Nós também analisamos a organização do quadro de referência europeu para o ensino de línguas de sinais - ProSign (LEESON et al., 2016). O objetivo deste projeto é tornar disponível uma descrição dos níveis de proficiência em Libras como segunda língua para oferecer uma referência para o ensino de Libras como segunda língua para os quarenta programas de Libras existentes no Brasil. Também disponibilizaremos videoaulas de referência, planejadas e ministradas por professores surdos, que podem ser usadas por outros professores de Libras como base dos seus planejamentos de aulas. O artigo apresenta o desenvolvimento deste projeto, que está organizado como material de acesso livre e irrestrito, disponível na nova versão do Portal de Libras.
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 | 0.006 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.010 | 0.015 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.035 | 0.011 |
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".