Infâncias e pandemia do coronavírus: sentimentos e percepções de meninas e meninos escolares
Bibliographic record
Abstract
A pandemia do coronavírus levou à interrupção da rotina nas escolas e ao isolamento e confinamento sociais de milhares de crianças, desvelando diferentes infâncias em diferentes contextos e culturas, aflorando vulnerabilidades e desigualdades, e impactando no desenvolvimento cognitivo, social e emocional da criança. Diante desse cenário elaborou-se a seguinte questão de pesquisa: Quais os principais sentimentos e percepções de crianças escolares sobre o distanciamento social durante a pandemia da COVID-19? Objetivou-se compreender como meninas e meninos, na faixa etária entre oito e doze anos, vivenciaram e perceberam o distanciamento social ampliado imposto pela pandemia do Coronavírus, no ano de 2020. Pesquisa com abordagem quantitativa transversal, realizada em 16 escolas da rede pública de ensino com 363 crianças, sendo 177 meninas (10,9 ± 1,18 anos), 182 meninos (10,9 ± 1,20 anos) e quatro crianças que não identificaram o gênero. Os dados foram coletados via questionário eletrônico, e a análise descritiva das variáveis qualitativas organizadas em gráficos e tabelas de frequências pontuais. O projeto foi aprovado pelo comitê de ética com registro CAAEE44380221.8.0000.8091. Os resultados mostraram que os sentimentos e emoções mais frequentes despertados na criança durante o período de distanciamento social ampliado foram: tristeza, nervosismo e chateação. As crianças referiram ter sentido falta da escola, em especial dos colegas, de estar em sala de aula com “todo mundo” e da professora, mencionando aprender mais indo para a escola do que estudando em casa. Ficar em casa, seguido de medo de pegar o vírus e o uso de máscara foram as situações que mais deixaram as crianças aborrecidas. Sair sem máscara, seguido de sair com os amigos e passear foram apontados como sendo o que as crianças gostavam de fazer antes da pandemia e que não podiam fazer no período de isolamento. Conclui-se que o isolamento trouxe profundas mudanças na rotina das crianças, afetando não somente os estudos, mas praticamente todos os aspectos de suas vidas.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
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".