Entre denúncias e anúncios: a Feira de Matemática no dizer de estudantes expositores
Bibliographic record
Abstract
A Feira de Matemática completa em 2025 quarenta anos de história. Ela, que surgiu em Santa Catarina, se consolidou e se expandiu para outros estados, inclusive com edições em nível nacional. Tal Feira conta com a participação majoritária de professores(as) e estudantes da Educação Básica, que produzem e apresentam trabalhos/pesquisas realizadas no âmbito escolar. Com base neste contexto, realizamos uma pesquisa de cunho qualitativo, em que foram entrevistados 13 estudantes expositores da Feira Regional de Matemática de Rio do Sul – SC. Neste artigo, temos como objetivo identificar denúncias e anúncios nas falas de estudantes expositores acerca da sua própria participação na Feira de Matemática. A análise das entrevistas foi realizada à luz do legado de Paulo Freire. Duas temáticas emergiam no estudo: a primeira descreve o processo de constituição do trabalho, enquanto a segunda diz respeito ao(s) dia(s) da exposição. De modo geral, as denúncias revelam um fetiche pela aplicabilidade dos conteúdos matemáticos e a manutenção dos discursos meritocráticos. No que tange aos anúncios, percebeu-se a matemática como ferramenta para compreender o tema/problema estudado, o diálogo e a comunicação como postura assumida pelos(as) envolvidos(as) na e com a Feira de Matemática, a avaliação como problematizadora, e o respeito ao apreender com o(a) outro(a).
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 | 0.012 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.001 | 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".