Evolução da mobilidade educacional e da acumulação do capital humano no Brasil entre 1996 e 2014: os desafios para subgrupos da população
Bibliographic record
Abstract
Resumo O presente estudo pretende averiguar o crescimento da acumulação do capital humano no Brasil entre os anos de 1996 e 2014 para subgrupos da população. A partir dos dados do suplemento de mobilidade educacional da Pesquisa Nacional de Amostra de Domicílios dos referidos anos e o uso da metodologia do Processo de Markov combinado com aplicação da Decomposição de Blinder-Oaxaca foi possível detectar ganhos diferenciados de acúmulo de capital humano para os grupos analisados. Os resultados apontam que houve uma melhoria considerável da educação para as mulheres e ainda para os indivíduos declarados pretos e os filhos corresidentes, entretanto, chama atenção a baixa mobilidade educacional para as pessoas residentes no setor rural. Esta pesquisa inova ao incorporar as mulheres e os filhos dependentes na amostra, bem como ao analisar os diferenciais de acumulação de capital humano entre subgrupos populacionais.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.006 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".