VOZ DA MULHER NEGRA: RELATO DE EXPERIÊNCIA DE UMA COTISTA NO MESTRADO DE UMA UNIVERSIDADE FEDERAL, NO SERTÃO NORDESTINO
Bibliographic record
Abstract
Este trabalho relata as experiências vivenciadas por uma discente negra, no mestrado e suas perspectivas frente às demandas da matriz curricular do curso e a convivência com os docentes e os demais discentes do programa. O estudo descritivo é do tipo relato de experiência, cujo contexto se dá no Programa de Pós-Graduação, Mestrado Profissional e Interdisciplinar em Extensão Rural- PPGExR, da Universidade Federal do Vale do São Francisco. Foram analisados os editais dos processos seletivos do Mestrado em Extensão Rural entre os anos de 2017 e 2022 quanto a sua adoção e aplicabilidade no que tange a política de cotas raciais. Foram descritas as atividades acadêmicas desenvolvidas, no primeiro semestre letivo do curso, entre março de 2022 e julho de 2022. Foram apresentadas as percepções quanto à receptividade e a interação advindas das relações interpessoais que ocorreram durante este período e que foram vivenciadas dentro e fora da academia. Compreendeu-se que o ambiente educacional além de ser altamente propício para desenvolvimento de diversos processos inclusivos, ainda peca em integrar de forma eficiente os saberes epistemológicos do povo negro. É preciso que o povo negro se insira nas universidades de forma quantitativa e também qualitativa de forma a contribuir para desmistificar o mito da democracia racial com interlocuções promovidas dentro e fora das instituições.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.018 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".