CRIANÇAS, CONHECIMENTO CIENTÍFICO E PERCEPÇÕES AMBIENTAIS: O QUE A EDUCAÇÃO ESCOLAR TEM A VER COM ISSO?
Bibliographic record
Abstract
O Brasil é um país megadiverso cuja biodiversidade enfrenta momento crucial devido à implantação de controversas políticas públicas ambientais na esfera federal. Neste artigo, ressaltamos que há um recente declínio de interesse por parte da sociedade brasileira pelas questões ambientais, cenário que sugere uma falha no processo de comunicação sobre a importância de se proteger a natureza e sua biodiversidade. Como elementos que dão corpo a esta realidade, apresentamos a incidência do neoliberalismo no campo educacional e objetivação deste nas políticas educacionais, em especial sobre o currículo escolar, a partir da BNCC da Educação Básica. Diante do exposto, consideramos que no Brasil as crianças são sujeitos importantes, nos quais as percepções ambientais sobre a conservação da natureza podem ser aprimoradas a longo prazo. Neste sentido, apresentamos metodologias e procedimentos metodológicos que podem, na contramão da educação pragmática e tecnicista, contribuir com atividades de comunicação e educação científica para este público-alvo.
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 | 0.005 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".