Questões educativas e outras questões no processo de re-estruturação urbana : o caso do camelódromo Dois de Julho em Juazeiro - Bahia
Bibliographic record
Abstract
Cette étude est de l'intérêt de toutes les personnes et surtout des sujets d'ordre éducatif-pédagogique relatifs au procès d'aménagement urbain. La ville est perçue comme une place privilégiée, pleine d'apprentissages. \n \nLe centre d'études est le procès d'occupation par les commerçants du "Camelodromo 2 de Julho" dans la ville de Juazeiro - Bahia - Brésil, en mettant l'accent sur plusieurs problèmes autour d'espace urbain et des différents jeux qui sont là dedans, surtout pendant les tentatives de modernisation. \n \nCe travail s'occupe d?un abordage qualifié qui est, pour ainsi dire, une étude du cas de caractère ethnographe. La méthodologie se rapporte à la collecte de dépositions des auteurs du lien - les "camelôs" et les autres externes - techniques ládministration publique municipal et les consommateurs. \n \nLe "Camelodromo" forme un complexe de questions que croisent les plusieurs tentatives officielles de rendre la ville plus moderne et les liaisons avec la question d'éducation. L?ordre, le désordre et l'absence de l'ordre, une nouvelle élaboration des identités et d'apprentissage emmènent à une structure urbaine, avec un considérable développement. \n \nEnfin, nous pouvons conclure que les espaces de notre ville sont en réalité un complexe "hypertexte", et renferment les personnes enjeux d'apprentissages. \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 | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".