Corpo e conhecimento na educação : uma poética da construção do conhecimento
Bibliographic record
Abstract
Cette étude analyse les rapports entre le corps et la construction de la connaissance, à partir de pratiques corporelles groupales comme éléments constitutifs du processus d'enseignement et d'apprentissage. Elle se développe autour des questions suivantes: quelles sont les formes et les processus corporels qui sont en jeu dans la construction de la connaissance par les sujets? Quels sont les contenus dont l'apprentissage doit nécessairement passer par le corps comme totalité (intégrant la raison aux autres sources de connaissance)? \nIl s'agit d'une recherche en milieu universitaire, qui prend pour référence les deux dimensions académiques de l'enseignement et de la recherche, dans une université publique d'Etat de Bahia, avec des étudiants de la discipline "Psychologie des Relations Humaines", du cours de Production et Commercialisation d'Aliments. L'option théorique et méthodologique de la recherche est qualitative, avec des approches phénoménologique et sociopoétique. On utilise la technique de la Biodanse et du Groupe-Opératif comme dispositifs de production des données. Ce choix est fait en raison des liens essentiels et fondamentaux qui existent tant dans la forme que dans la conception que ces approches ont des questions et objets de cette recherche. Notre recherche montre l'existence de phénomènes importants dans les rapports entre corps et connaissance, qui demandent le dépassement du paradigme et des pratiques pédagogiques qui annulent le corps dans le processus de construction de la connaissance. \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 | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.032 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".