JORNAL DA CIÊNCIA COMO ATIVIDADE INTERDISCIPLINAR EXTRACLASSE: DETABES E REFLEXÕES SOBRE A CIÊNCIA NA COMUNIDADE ESCOLAR DE ENSINO MÉDIO
Bibliographic record
Abstract
O Jornal Escolar da Ciência (JEC) é uma atividade interdisciplinar extracurricular de caráter cultural e educativo promovido pelo Programa Estadual de Iniciação CientíficaJúnior da FAPES e CNPq. O objetivo deste trabalho foi analisar o processo de construção do jornal da ciência na escola publica de ensino médio, promovendo debates e reflexões sobre as questões relativas à ciência, tecnologia e ambiente, na comunidade escolar em uma região a margem da sociedade, além de se constituir um espaço de aprendizagem para os alunos de iniciação científica do projeto escolar. A equipe desteprojeto foi formada por cinco alunos do ensino médio, um aluno de licenciatura, professores de ciências e pesquisadores. Cada número do JEC é composto por um editorial, uma pesquisa desenvolvida no Espírito Santo, uma pesquisa em nível de Brasil/Mundo, um personagem da história da ciência e um acontecimento local. Acreditamos que este projeto contribuir com a alfabetização científica, rompendo paradigmas herdados da visão fragmentada do conhecimento presente nas salas de aula.Palavras-chave: alfabetização científica, jornal escolar, interdisciplinaridade, iniciação científica júnior, CTSA
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 | 0.013 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.023 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".