CONDIÇÕES AMBIENTAIS DE TRABALHO E VOZ DOS PROFESSORES: UMA ANÁLISE DA PERCEPÇÃO DOS DOCENTES DE INSTITUIÇÕES DE ENSINO SUPERIOR NO PARANÁ-BRASIL
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".