NOVO ENSINO MÉDIO BRASILEIRO: O QUE SABE E ASPIRA A(S) JUVENTUDE(S)?
Bibliographic record
Abstract
Este artigo parte da necessidade da escuta dos estudantes do Novo Ensino Médio estadual brasileiro no tocante a modalidade integral que foi implantada na rede pública, independentemente da localidade do alunado e de suas vivências sociais e estratégias familiares educacional. A pesquisa tem como objetivo compreender os modos de subjetivação com os quais o ensino médio tem impactado a formação da(s) juventude(s) em uma escola pública estadual no município de Riacho dos Cavalos-PB. Feita por meio de questionários Google forms e analisada a luz das bases teóricas de (BOURDIEU, 1998; LAVAL, 2004; e RIBEIRO, 2022) que abordam o espírito de família, o impacto do neoliberalismo na educação, como também o projeto educacional para o Novo Ensino Médio (NEM). Traz as falas dos alunos de 1º e 3º ano e suas observações acerca de sua formação. Para efeitos de considerações finais é ousado dizer que pouco sabe a(s) juventude(s) sobre o NEM e muito aspira nesse mesmo período de suas formações; fatores agravados pela ausência de estratégias familiares para superar a desigualdade face ao que está posto em lei e na prática pedagógica da escola. Para os jovens faltam esclarecimentos acerca da Lei que sustenta o Novo Ensino Médio, uma vez que não citam em nenhum momento suas possibilidades de direito ou escolha. Parecem só receber o que lhes é ofertado de forma autoritária. Nesse sentido, as observações construídas caminham na contramão do que vinha sendo pautado para a educação até 2014.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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".