UNIVERSITY - SCHOOL : A TWO-WAY ROAD ?
Bibliographic record
Abstract
O estudo Universidade e escola: uma via de mão dupla? \npropõe-se a investigar as repercussões da escola na \nuniversidade, via um projeto de parceria para a formação \nde professores. O campo de estudo é o Projeto de Parceria \nUniversidade-Escola para Formação Inicial e Continuada de \nProfissionais da Educação, que vem sendo desenvolvido \npela PUC-Rio em parceria com seis escolas da 2a CRE da \nSME/RJ. Os informantes da pesquisa foram os estudantes e \nprofessores do Curso de Pedagogia e os professores das \nescolas parceiras. O estudo mostra que, apesar de ainda \nser pequena a aproximação da escola com a universidade, \nela se apresenta em reflexões de seus professores e em \nalgumas ações desenvolvidas na interação ensejada por \neste Projeto. \nEstágios mais duradouros e participativos onde os \nestudantes não se comportam como meros expectadores \npossibilitam que estes, ao interagir com professores \nexperientes, tenham melhores possibilidades de \ndesenvolverem uma aprendizagem profissional. Isso permite \nreconhecer os professores experientes das escolas como co-\nformadores. O estudo traz, também, informações de \nestágios realizados pela Universidade Laval do Québec em \nparceria com escolas, apresentando sugestões para \nestágios mais interativos. As análises feitas neste \nestudo permitem apontar a parceria como uma via \npromissora para a formação de professores.
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 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.018 | 0.027 |
| Scholarly communication | 0.042 | 0.077 |
| Open science | 0.003 | 0.025 |
| Research integrity | 0.016 | 0.017 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.114 | 0.017 |
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".