QUALIDADE TOTAL E QUALIDADE SOCIAL NA ADMINISTRAÇÃO ESCOLAR: UMA ABORDAGEM BIBLIOGRÁFICA
Bibliographic record
Abstract
O presente artigo aborda um dos principais eixos temáticos da gestão institucional, sobretudo, da gestão escolar, a saber, o conceito de qualidade total em relação de interdependência com outro conceito bastante difundido no campo temático da administração escolar, qual seja, o conceito de qualidade social. Aqui, a pretensão analítica objetiva traçar um paralelo entre ambos no sentido de perceber as principais facetas dos conceitos supramencionados, bem como delimitar os alcances e limites desses conceitos na perspectiva dos autores referenciados ao longo deste texto, dentre os quais destacamos Sarmento e da Silva Alves (2017), Mainardes, Laval (2019), Lourenço e Tontini (2009), bem como Santos e de Oliveira (2016), além de Paro (1999; 2000) e outros autores igualmente relevantes dentro desse debate necessário. Para tanto, utilizou-se a metodologia qualitativa para análise dos dados obtidos em consulta bibliográfica. Dentre os principais resultados alcançados, destaca-se que a gestão da qualidade total é uma premissa interna às organizações institucionais e possui caráter sistêmico, sendo importante frisar que “qualidade total” está no campo da subjetividade, enquanto qualidade social seria, em tese, a materialidade desse conceito.
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 | 0.012 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.041 | 0.063 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.028 | 0.021 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".