Fortalecimento das ações ambientais em contexto universitário: experiência de uma intervenção participativa
Bibliographic record
Abstract
IntroduçãoA Equipe de Educação Ambiental (EEA) atua na Universidade Estadual de Feira de Santana (UEFS), Bahia, há quase trinta anos como uma estrutura educadora interdisciplinar.Entretanto, sua constituição foi um longo caminho, nem sempre tão fácil e marcado por desafios, avanços, dificuldades e estratégias de superação.A motivação inicial que deu origem à EEA surgiu da necessidade institucional de reverter uma prática nociva ao ambiente como, por exemplo, a queima dos resíduos gerados no campus universitário e que não condizia em nada com uma postura educativa.Portanto, a primeira e mais importante linha de atuação da EEA é a gestão ambiental do campus, materializada através de um projeto piloto intitulado "Coleta Seletiva e Reaproveitamento do Lixo do Campus" (NUNESMAIA, 1997;DIAS, 2003).Certamente que a trajetória da EEA, a qual acompanha o ritmo de crescimento da Universidade, ampliou, ao longo do tempo, o seu escopo de atuação para além da gestão dos resíduos da própria Universidade.Tal fato foi consequência também da incorporação de novos professores à equipe, os quais inseriram suas linhas de
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 | 0.006 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.003 | 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".