“O mundo aos nossos olhos e pelas nossas vozes”: o que crianças dizem sobre direitos, discriminações e diferenças, género e pobreza
Bibliographic record
Abstract
RESUMO No âmbito do projeto SMOOTH - Educational Common Spaces, Passing through enclosures and reversing Inequalities (Horizonte 2020, Comissão Europeia) e do subprojeto RED - Rights, Equality, Difference - bem como de um posicionamento epistemológico, teórico, metodológico e ético, que coloca em diálogo a Sociologia da Infância e as Ciências de Educação, foi realizada uma pesquisa qualitativa com crianças a frequentarem o 2.º Ciclo do Ensino Básico, numa escola pública de Lisboa, no âmbito da disciplina de Cidadania e Desenvolvimento. Um objetivo central do Projeto, que se apresenta neste artigo, é analisar, a partir de uma escuta ativa das crianças, as suas conceções sobre direitos, discriminações e diferenças, género e pobreza, e dos seus sentidos subjetivos vividos/atribuídos. Metodologicamente, através da observação, de entrevistas semiestruturadas e grupos focais, as suas vozes, e por sua proposta, materializaram-se na publicação de um episódio de podcast. A análise de conteúdo qualitativa permite exercitar a compreensão face ao que as crianças dizem sobre aquelas temáticas, naquilo que priorizaram, refletiram e ignoraram. As suas visões de e sobre o mundo devem ser entendidas a partir das suas biografias e dos seus contextos.
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 | 0.009 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.025 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.010 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".