Educação ao longo da vida: uma nova roupagem da accountability / Lifelong learning: a new take on accountability
Bibliographic record
Abstract
Tendo em vista a crescente movimentação educacional brasileira pautada em um discurso de inovação integrado aos preceitos neoliberais, onde o surgimento de termos como, educação ao longo da vida são amplamente divulgados por institutos e organizações como a saída para os problemas no ensino. Este trabalho tem como objetivo discutir um ponto específico desse cenário: a nova roupagem que a accountability ganhou dentro do contexto educacional através da educação ao longo da vida. Isto posto, realizamos uma pesquisa qualitativa com o viés no materialismo histórico-dialético e sua ênfase nas contradições da sociedade. Como base bibliográfica nos apoiamos em: Freitas (2007, 2018), Gadotti (2016), Laval (2019), Mészáros (2008), Brooke (2012), entre outros autores que forneceram subsídios para a compreensão da temática. Desse modo, ao tencionarmos as discussões para a problemática da educação ao longo da vida como accountability, elucidamos a necessidade de explorar a questão sobre um prisma crítico e que considere seus idealizadores e principalmente, quem é favorecido com a naturalização desse discurso.
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 | 0.011 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.038 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.015 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.005 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".