Possibilidades de Escapes: os espaçostempos do cotidiano escolar e a inventividade de professoras em contextos de “parcerias” entre o público e o privado
Bibliographic record
Abstract
Este texto busca problematizar as rotas de escapes forjadas por professores e professoras que experimentam e são tocadas pelo exercício da docência que acontece em contexto educacional configurado pelas parcerias entre público e privado na região do agreste de Pernambuco. A fim de problematizarmos o setor privado empresarial e a sua atuação na educação pública, a qual concebe, sugere e orienta programas e projetos de formação de professores e gestores, bem como propostas curriculares, estabelecemos diálogos com Adrião; Pinheiro (2012), Adrião (2018), Peroni (2021), Laval (2019), dentre outros. Mobilizadas, principalmente, pelas noções de inventividade utilizada por Dias (2009;2012) e temporalidades, por Kohan (2018) e Ponce (2016), pudemos mapear os movimentos das professoras que se constituíram como possibilidades de escapes às prescrições e padronizações postas pelos projetos e programas do setor privado. A produção dos dados se deu por observações e conversas orientadas pela etnografia em escola da rede pública municipal da região agreste de Pernambuco. Os achados apontaram que as possibilidades de escapes se dão pelos movimentos inventivos das professoras - questionam, problematizam, escutam com sensibilidade e afetos e, assim, buscam resistir às tentativas de controles, prescrições e padronizações.
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 | 0.010 | 0.028 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.026 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.015 |
| Open science | 0.002 | 0.015 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".