O Programa Social Federal Id Jovem no município de Nova Friburgo/RJ: possibilidades de inclusão da população de baixa renda nas mobilidades de lazer
Bibliographic record
Abstract
Esta pesquisa teve como objetivo principal avaliar como vem sendo executado o Programa Social Federal Id Jovem no município de Nova Friburgo. Para tanto, definiu-se a metodologia composta por revisão de literatura, pesquisa documental, levantamento de dados secundários em sites oficiais do governo federal, entrevistas com roteiro semi-estruturado com atores ligados ao Sistema Municipal de Assistência Social, abordagem de empresa de transporte interestadual utilizando a técnica de “Cliente Oculto” e o acompanhamento de uma jovem em viagem utilizando a técnica de “sombreamento”, de caráter qualitativo e base etnográfica. Complementando o escopo metodológico, optou-se pelo método da História Oral para a construção e análise das entrevistas com roteiro semi-estruturado. Os resultados obtidos apontam que o Programa Social Federal Id Jovem ainda não promove no município de Nova Friburgo/RJ a inclusão da população jovem de baixa renda, de forma satisfatória, nas mobilidades de lazer. A adesão de jovens ao programa é “insignificante” perante o seu potencial. Além disso, diversas outras barreiras de ordem econômica, social e política dificultam ainda mais o acesso dos jovens a este benefício.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".