Desindustrialização, Terciarização, Educação/Ensino Profi ssional, Técnico, Tecnológico – Estado do Piauí
Bibliographic record
Abstract
Os países periféricos, subordinados, dependentes, endividados, como o Brasil, amargam a desindustrialização e o crescimento exponencial da terciarização da economia. As políticas educacionais adequam a forma(ta)ção das juventudes aos rearranjos do sistema capital e da acumulação capitalista, legitimando a proliferação das parcerias “público”-privadas, o empresariamento da educação e sua mercantilização. A educação/ensino profi ssional, técnico, tecnológico ganha cada vez mais espaço e importância na rede “pública”-estatal, porém, não se trata de qualifi cação complexa, mas sim de qualifi cação simples para trabalho simples e precário/precarizado. Através de Pochmann (2021), Chesnais (1996, 2005), Mészáros (2009), Souza (2020), Dardot; Laval (2016), dentre outros autores, faz-se a análise e refl exão dos rearranjos do sistema capital e suas implicações no campo da educação, com ênfase à educação/ensino profi ssional, técnico e tecnológico, priorizando o Estado do Piauí, conforme pesquisa fi nanciada pelo Conselho Nacional de Desenvolvimento Científi co e Tecnológico (Processo nº 420124/2022-5): A implementação do Itinerário de Formação Técnica e Profi ssional da Reforma do Ensino Médio (Lei 13.415/2017) na rede regular de ensino do estado de São Paulo e Piauí.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.004 |
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".