Impacto de um programa de jogo de orientação na construção do autoconceito de crianças cegas
Bibliographic record
Abstract
O objetivo desse estudo é fazer um levantamento de publicações acadêmicas nas principais bases de dados sobre o tema Autoconceito em crianças. A escolha desse tema se mostra pertinente tendo em vista que é cada vez maior o interesse de crianças cegas pelo Jogo de Orientação: “Caça ao Tesouro” (JO: CT) como metodologia para aprender Orientação e Mobilidade (OM) em Goiânia, devido causar bem-estar mental e favorecer a construção do Autoconceito. Nesse sentido, foi realizada uma Revisão Integrada em que se fez a busca dos artigos nas bases de dados da Biblioteca Digital da UNICAMP (SBU), Scientific Electronic Library Online (SciELO), Portal da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) e Networked Digital Library of Theses and Dissertations (NDLTD). Para seleção dos artigos, utilizou-se os seguintes critérios de inclusão: produções acadêmicas de Artigos Científicos; artigos publicados nos últimos dez anos; prevalência da criança como sujeito do estudo; artigos publicados nos idiomas inglês, português ou espanhol; artigos não repetidos nas bases de dados pesquisados; artigos completos e gratuitos; artigos localizados a partir das palavras-chave: autoconceito, cegueira e corrida de orientação; tendo o Modelo Teórico de L’écuyer como um dos instrumentos de coleta de dados. Os resultados apontaram inicialmente cinquenta e quatro artigos, mas ao serem analisados de acordo com os critérios de inclusão, diminuíram para três. Nos três estudos analisados as crianças aparecerem com Autoconceito positivo, em função de uma maior autonomia de suas ações; e, negativo devido ao preconceito gerador de conflito nas categorias do Autoconceito: ambivalência e dependência.
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 | 0.006 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".