Da didática de língua(s) ao seu ensino: Estudos de homenagem ao professor doutor Joaquim Dolz
Bibliographic record
Abstract
DESCRIÇÃO ESPECIFICAÇÃO “Joaquim Dolz, como vimos, chegou até nós da Catalunha, o seu país natal, que tanto estima e aonde regressa regularmente, dando muitos cursos e conferências, sem nunca se esquecer de ir a Morella, uma cidadezinha maravilhosa da qual, na verdade, nunca saiu. Implementou então na Suíça, na Universidade de Genebra, uma intensa atividade de pesquisa, obtendo financiamentos, liderando equipas, publicando numerosos textos, tendo uma importante influência no plano de estudos em língua primeira, produzindo materiais didáticos… e tornando-se cidadão suíço. Porém, nunca se contentou com esse espaço, afinal, restrito. As suas colaborações são numerosas com colegas de outros países de língua francesa, Bélgica, Québec, França, em particular. Trabalhou intensamente com colegas desta outra região autónoma espanhola, o País Basco, sem descurar, claro, o resto de Espanha. Mas, acima de tudo, apaixonou-se imediatamente pelo Brasil e Portugal, que se tornaram seus outros países de adoção e onde difunde por toda parte o conjunto das suas orientações didáticas, como atesta o presente volume”. (Bernard Schneuwly e Jean-Paul Bronckart, neste volume)
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 | 0.004 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| 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".