As instituições privadas estão tomando decisões públicas: um estudo sobre Rio Grande do Sul e Ceará
Bibliographic record
Abstract
Neste artigo apresentamos levantamento realizado no Rio Grande do Sul e Ceará acerca das instituições privadas que atuam na área de educação nestes estados. Trata-se de uma pesquisa que ocorre de forma simultânea no RS e CE e aqui apresentamos resultados parciais de mapeamento que ocorreu de janeiro a junho de 2023 e janeiro a junho de 2022. Estruturamos através de duas figuras as instituições e a intervenção do privado no público, com o objetivo de deixar claro que atualmente temos uma linha muito tênue entre púbico e privado. A pesquisa diz respeito a participações destas instituições, nas formações, no gerenciamento e controle da ação educacional dentro das escolas. Identificamos que a ação das instituições privadas difere nos dois estados. Enquanto no CE elas estão dentro das escolas, intervindo na gestão da escola e na sala de aula, na avaliação dos alunos, na formação dos professores, no RS, o privado age diretamente nas formações dos professores presencial e online. Como premissa de nossas considerações finais, temos por objetivo jogar luz sobre o processo acelerado da invasão do setor privado no território do público.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".