CIÊNCIA NAS ESCOLAS: FORMAÇÃO DE UMA GERAÇÃO DE ENGENHEIROS E CIENTISTAS DO FUTURO CONSCIENTES DO SEU PAPEL DE TRANSFORMAÇÃO SOCIAL
Bibliographic record
Abstract
Resumo: A presente proposta de trabalho tem por objetivo despertar/estimular alunos de escola públicas o interesse pelas ciências exatas e engenharia, além de contribuir para a qualificação do ensino da matemática e física por meio da contextualização em soluções de engenharia.Nesse projeto, pretende-se realizar a difusão do conhecimento da Engenharia de Energias por meio de objetos de aprendizagem relacionados aos conhecimentos de Elétrica Predial, Eletrônica de Potência e Geração, Transmissão e Distribuição.A metodologia utilizada inclui a realização de palestras de sensibilização nas escolas públicas selecionadas, desenvolvimento de projeto, a construção de protótipos, realização de cursos e oficinas onde os estudantes terão a oportunidade de identificar problemas e propor soluções por meio do diálogo e do conhecimento obtido nas componentes curriculares abordadas e os saberes populares da comunidade do Portal do Sertão.Dessa forma, foi possível despertar o interesse e incentivar os alunos de escolas públicas e privadas a resolver problemas nas mais diversas áreas atendendo a demanda da comunidade/sociedade e instituições, com atenção especial a regiões de mais vulnerabilidade social.
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 | 0.007 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".