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Record W4280566965 · doi:10.4025/jphyseduc.v33i1.3331

Formação em educação física no contexto de saúde pública nos melhores cursos do Brasil

2022· article· pt· W4280566965 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueJournal of Physical Education · 2022
Typearticle
Languagept
FieldSocial Sciences
TopicScience and Education Research
Canadian institutionsUniversity of Ottawa
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)HumanitiesPolitical scienceGeographyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

O objetivo do estudo foi revisar projetos pedagógicos (PP) para identificar a formação do profissional de Educação Física (PEF) (Bacharelado) no contexto de Saúde Pública nos melhores cursos do Brasil. Foram selecionados os 10 melhores cursos de graduação em EF ranqueados em dois sistemas de avaliações nacionais (Exame Nacional de Desempenho na Educação e Ranking Universitário Folha) e as 10 melhores Universidades num ranking internacional (QS World University Rankings). Mediante revisão rápida foram extraídas informações dos PPs de 18 cursos que atenderam aos critérios de inclusão. Trinta e seis disciplinas no contexto de Saúde Pública foram localizadas nas grades curriculares. Em relação a carga horária média menos de 1% da grade eletiva dos cursos era dedicada a disciplinas sobre Saúde Pública. O estudo revelou um cenário de formação de Bacharéis em EF distante do crescimento que a área demonstrou no campo da Saúde Pública nos últimos anos. É importante que os cursos de graduação em EF considerem uma formação específica no contexto da Saúde Pública, de modo a favorecer a consolidação da atuação do PEF e a qualidade do seu serviço na Atenção Primária à Saúde.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.253
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0020.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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.

Opus teacher head0.083
GPT teacher head0.473
Teacher spread0.390 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it