Proposta de avaliação multidimensional e holística de impacto social para programas stricto sensu profissionais em administração pública e de empresas no Brasil: contribuições e desafios para a área 27 da Capes
Bibliographic record
Abstract
A avaliação de impacto social é um tema emergente e sua inserção nas Escolas de Negócios (EN) tem evoluído notavelmente nos últimos anos. Este trabalho objetiva uma proposta de avaliação de impacto social para Programas de Pós-Graduação (PPGs) da Área de Administração Pública e de Empresas (APE) da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes), para mensurar e apresentar seu impacto na sociedade, concentrandose na atuação de seus egressos. O presente estudo levantou a seguinte problemática: Quais são as características que devem ser pensadas para mensurar o impacto social de PPGs da Área APE da Capes, considerando a atuação de seus egressos? A problemática é justificada, pois, apesar das principais estruturas de avaliação de impacto existentes estarem convergentes aos desafios lançados às EN e PPGs da Área de APE da Capes, não há evidências de metodologias claramente definidas, com indicadores estruturados, a fim de mensurar o impacto de suas atividades e produtos. A metodologia utilizada foi um estudo de caso, fundamentado em caso único, e explorou um PPG em Gestão de uma EN de referência, localizada na cidade de São Paulo. Mediante estrutura conceitual tridimensional sugerida por Michael Hay, foram realizadas entrevistas com questões semiestruturadas, para captar a percepção de egressos do PPG no que tange às seguintes dimensões: acadêmica, por meio de questões sobre ensino, pesquisa e publicação; pessoal/profissional, por meio de questões sobre conhecimento e competências adquiridos; e, social, por meio de questões sobre impacto gerado na sociedade. Além da investigação de campo e da investigação teórica, foram realizados benchmarking com três EN estrangeiras, para identificar as melhores práticas: Centrum PUCP Business School, WU (Vienna University of Economics and Business) e Desautels Faculty of Management, McGill University; e estudo de dados secundários coletados de frameworks de modelos estudados: Business School Impact System (BSIS), Positive Impact Rating (PIR) e Research Excellence Framework (REF); de acreditadoras internacionais de EN: Association for Advance Collegiate Schools of Business (AACSB), European Quality Improvement System (EQUISEFMD) e Association of MBAs (AMBA); e de documentos da Área 27 da Capes e da plataforma Sucupira. Como resultado, foi proposto um modelo de avaliação de impacto social multidimensional e holístico, com um conjunto de indicadores para PPGs da Área de APE da Capes e, complementarmente, para colaborar com a Área 27 da Capes no desenvolvimento da nova ficha de avaliação, prevista para ser implementada no ciclo avaliativo de 2029.
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 | 0.011 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".