OAEM OS IMPACTOS DO APOIO INICIAL NA TRAJETÓRIA ACADÊMICA DOS DISCENTES DO DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DE MINAS DA UFOP
Bibliographic record
Abstract
Resumo: Na universidade, quando um estudante se matricula em um curso de engenharia, preocupações podem surgir imediatamente em relação aos novos desafios que eles enfrentarão, incluindo receios sobre o novo ambiente social, novas responsabilidades e disciplinas de educação básica desafiadoras.É justamente nessa fase inicial dos estudos de graduação que os estudantes podem se sentir desamparados, levando a altas taxas de desistência que podem ser evitadas por meio de orientação e apoio inicial.No Departamento de Engenharia de Minas (DEMIN) da UFOP, o projeto Orientação Acadêmica da Engenharia de Minas (OAEM) foi criado em maio de 2013, com o objetivo de acolher os calouros do curso e auxiliá-los ao longo do primeiro semestre, proporcionando encontros que abrangem diversos tópicos, incluindo as oportunidades que a universidade e o departamento podem oferecer, bem como conversas e palestras com professores e ex-alunos.Como resultado, ao longo de seus 10 anos de atuação, a OAEM tem se mostrado um projeto crucial no combate à taxa de evasão, impactando positivamente seus participantes, ao mesmo tempo em que busca melhorias para proporcionar ainda mais conforto diante das dificuldades enfrentadas pelos novos estudantes.
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 | 0.010 | 0.070 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.002 |
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".