PEGADA NAS ESCOLAS
Bibliographic record
Abstract
Neste artigo será apresentado o projeto de extensão Pegada nas Escolas: uma ação trandisciplinar de educação não formal dirigida aos estudantes do sexto ao nono ano de escolas públicas do Rio de Janeiro, desenvolvido pelo LabDIS (Laboratório de Design, Inovação e Sustentabilidade) da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ).O principal objetivo do Pegada é desenvolver soluções para o dia a dia escolar, em torno de seis temas: alimentação, lixo, transporte, energia, consumo e água.A metodologia está organizada nas seguintes etapas: Deflagração do projeto na escola e definição do tema a ser abordado, Problematização, sobre o tema definido e contextualização de acordo com a realidade escolar, Cálculo da Pegada, que calcula o impacto do tema no contexto de estudo, Busca de Iniciativas Existentes, que realiza a pesquisa de soluções para o tema em outros contextos e as etapas finais de Desenvolvimento da solução para a escola, avaliação, ajuste, implementação e encerramento do projeto.Nesse artigo será abordada a implementação do Projeto, de forma remota, durante a pandemia da COVID-19, e os principais resultados alcançados na edição de 2019/2021.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.140 | 0.048 |
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".