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CONDIÇÕES AMBIENTAIS DE TRABALHO E VOZ DOS PROFESSORES: UMA ANÁLISE DA PERCEPÇÃO DOS DOCENTES DE INSTITUIÇÕES DE ENSINO SUPERIOR NO PARANÁ-BRASIL

2023· article· pt· W4386626006 on OpenAlexaff
Denise Maria Vaz Romano França, Adriana Bender Moreira de Lacerda

Bibliographic record

VenueEducere · 2023
Typearticle
Languagept
FieldHealth Professions
TopicNoise Effects and Management
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPsychologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Algumas condições do ambiente de trabalho, entre elas, o ruído, tem o potencial de afetar a saúde dos professores e podem comprometer a saúde vocal dos docentes, bem com sua qualidade de vida. O estudo proposto teve como objetivo avaliar a percepção dos docentes de Instituições de Nível Superior no Estado do Paraná sobre as condições ambientais de trabalho com ênfase no ruído. O estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa da Universidade Tuiuti do Paraná parecer nº: 3.403.329. Foi utilizado o protocolo sobre condições ambientais, bem como, foi medido o nível equivalente de ruído de fundo das salas de aula, de acordo com as Normas da Associação Brasileira de Normas Técnicas, Norma Regulamentadora 10. 151 e 10.152. Como resultados principais pode-se dizer que a maioria dos docentes percebe que, as condições de ruído em sala de aula, podem interferir na aprendizagem dos alunos e promover esforço vocal por parte dos professores. O ruído de fundo obtido nas medições realizadas nas salas de aula, mostraram níveis acima dos estabelecidos como sendo de conforto acústico para salas de aula. Considerando os resultados obtidos enfatiza-se a importância da implantação de políticas e programas voltados à conscientização e a prevenção de problemas de saúde do professor em todos os níveis educacionais.

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 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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.402
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.006

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 head0.057
GPT teacher head0.401
Teacher spread0.344 · 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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
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