Mouvements sociaux et éducation : la relation entre la lutte pour la terre et l'éducation
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche concerne le mouvement social pour la possession de la terre au nord-est rural du Brésil, précisément dans la ferme Jaboticaba, municipalité de Senhor do Bonfim, Bahia, Brésil. L'objectif principal de cette étude est de comprendre le sens du mouvement social engendré par un grand conflit, qui a duré 10 ans, entre les grands fermiers et les agriculteurs. Nous nous sommes préoccupés surtout du processus éducatif populaire qui s'est déroulé pendant le conflit. Notre étude montre aussi la contribution de plusieurs acteurs/sujets de la recherche, engagés dans la construction de cette pratique sociale, qui avaient comme référence la lutte populaire pour la possession de la terre et la construction de différentes significations sociales. On peut considérer l'existence d'une pratique pédagogique provenant des mouvements sociaux. Cette pratique émerge comme une construction sociale imposée par une politique économique qui subordonne la vie sociale à la quête de réduction du déficit, qui est perçu comme l'unique politique possible. L'étude a choisi l'approche qualitative de recherche et s'appuie en données qualitatives pour l'analyse et la construction d'une perspective théorique - méthodologique pertinente à la complexité du mouvement social à l'étude. Enfin, cette recherche a permis de constater que les mouvements sociaux sont des pratiques sociales d'engagement prophétique, c'est-à-dire, qu'ils annoncent une nouvelle pratique pédagogique, basée sur le contexte de vie des gens qui sont les sujets de l'éducation populaire étudiée. \n
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".