AVALIAÇÃO DA PRODUÇÃO DISCURSIVA ORAL NO ENVELHECIMENTO E SUA RELAÇÃO COM ESCOLARIDADE E HÁBITOS DE LEITURA E ESCRITA: UMA REVISÃO SISTEMÁTICA
Bibliographic record
Abstract
A presente revisão sistemática tem por objetivo verificar quais as tarefas comumente utilizadas para elucidação da produção discursiva oral do adulto idoso e sua relação com escolaridade e hábitos de leitura e escrita. Para tanto, buscaram-se artigos publicados nas bases de dados Scopus, Web of Science, PubMed, MEDLINE e LILACS. Os termos utilizados foram (“discourse production” OR “oral production” OR “narrative production”) AND (aging OR elderly OR “older adults”) AND (education OR schooling OR “reading habits” OR “writing habits”). Os critérios de seleção incluíram: (a) artigo original avaliado por pares; (b) com foco na produção discursiva oral no envelhecimento típico; (c) publicado entre 1990 e 2019. Foram encontrados, no total, 456 registros, dos quais 393 foram excluídos pelo título e 12 após leitura na íntegra, por não se relacionarem ao tema. De acordo com os critérios de seleção, 19 artigos foram selecionados. Verificou-se que grande parte das pesquisas utiliza tarefas baseadas em estímulos visuais, sobretudo em seu formato sequencial, enquanto uma pequena parte utiliza tarefas baseadas em eventos autobiográficos, conversações livres ou descrição de procedimentos. Algumas pesquisas compararam a produção discursiva oral da amostra em questão em diferentes tarefas. Poucos estudos incluíram a variável escolaridade em seus experimentos, enquanto nenhum estudo investigou o efeito dos hábitos de leitura e escrita. Devido à sua complexidade, estudos no nível do discurso precisam considerar a influência do tipo de tarefa para a elucidação do processamento, assim como fatores sociodemográficos e culturais dos seus participantes.
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 | 0.020 | 0.045 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.005 |
| Bibliometrics | 0.024 | 0.021 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".