Educação Ambiental e Injustiça Ambiental: a Relevância desses Conceitos Frente aos Impactos Ambientais Causados pelo Capitalismo
Bibliographic record
Abstract
RESUMOOs seres humanos surgiram na natureza e fazem parte dela, haja vista que não podem sobreviver sem os bens naturais encontrados no meio natural.Todavia, com o modo de produção capitalista e seu auge a partir da Revolução Industrial, as alterações na natureza passaram a ser de tal forma, que seu ritmo de recuperação passou a ser mais lento que o de exploração e concepções de que a natureza deveria estar a serviço do homem se tornaram frequentes.Com essa percepção, passou a existir a preocupação a respeito da preservação ambiental.A educação ambiental surge como forma de conscientizar os cidadãos das consequências geradas pelas ações humanas.Com isso, o presente trabalho tem como objetivo analisar a relação entre a educação ambiental e a manutenção da injustiça ambiental, compreender o que é educação ambiental e os desafios de concretizá-la no espaço escolar.Dessa forma, a educação ambiental possibilita a prática de atividades na escola que favorecem a formação de uma consciência sobre o uso dos recursos naturais e a importância da conservação dos mesmos para as gerações futuras.
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".