A EXTENSÃO UNIVERSITÁRIA:
Bibliographic record
Abstract
No presente manuscrito, apresentamos uma discussão teórico-analítica do histórico da extensão universitária no Brasil, culminando na curricularização, conforme determina a Resolução CNE Nº 7 (Brasil, 2018a). Justificamos a necessidade dessa discussão, pois avaliamos como fundamental compreendermos a concepção da extensão universitária para que possamos ler criticamente os documentos, bem como gestar e desenvolver ações extensionistas em diálogo com a comunidade. Desse modo, desenvolvemos a pesquisa de análise documental, segundo Sá-Silva, Almeida e Guindani (2009). A parte teórico-analítica discute o conceito de extensão com base em Freire (2022), o contexto neoliberal à luz de Barreto Vaz (2022), Laval (2019), entre outros. Alicerçadas em Catini (2020), Freire (2022), Laval (2019), Nogueira (1999), por exemplo, debatemos também fragmentos de documentos resultantes dos Encontros do Forproex, trechos de Leis e Pareceres relacionados à extensão e ao funcionamento de instituições de ensino superior. Concluímos que, apesar da concepção freiriana de extensão que a caracteriza como um processo dialógico, interdisciplinar e transformador, a obrigatoriedade de carga horária extensionista pode levar ao desenvolvimento de ações aligeiradas, sem a escuta e o conhecimento das comunidades. Além disso, em virtude da curricularização, os interesses neoliberais podem encontrar brechas para sua expansão no ensino superior público.
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 | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".