Environmental education and rural communities: the struggles between peasant agriculture and agribusiness in the countryside of the state of Maranhão
Bibliographic record
Abstract
A presente pesquisa tem como tema a Educação Ambiental e as comunidades rurais, precisamente as lutas entre a agricultura camponesa e o agronegócio no interior do Estado do Maranhão. O objetivo central foi analisar os desafios, as lutas e as permanências nos processos da Educação Ambiental formal e não formal, em comunidades rurais no interior do Estado do Maranhão, frente às questões sociais, especificamente na Comunidade São Raimundo, no município de Urbano Santos. Diante do avanço do agronegócio no Estado desde a década de 1970 a educação escolar rural tem enfrentado diversos desafios e lutas para sua emancipação, pois seu projeto político se antagoniza ao projeto do agronegócio, que se encontra fortemente presente em torno das escolas, criando conflitos sociais, culturais, ambientais e econômicos. Espera-se com esta pesquisa, lastreada em elementos teóricos e práticos, contribuir para uma permanente tomada de consciência pelos diferentes grupos sociais em nossa sociedade do meio ambiente em que vivemos, entendendo a necessidade de desenvolver eticamente valores e hábitos que proporcionem uma melhor qualidade de vida e a garantia do direito à vida, por meio da educação e do trabalho, de modo sustentável. Para tanto tomamos como referências, teóricos os seguintes pensadores Werner Jaeger, Paulo Freire, Pierre Dardot, Christian Laval, dentre outros. Destacando, também, a legislação brasileira que, a partir de 1988, corroboram com a defesa da temática em análise. A questão orientadora que permeou toda a pesquisa foi: quais os desafios das comunidades rurais no processo educativo ambiental frente as investidas do agronegócio? Sendo uma abordagem qualitativa, utilizamos como procedimentos metodológicos de orientação de nosso percurso a pesquisa bibliográfica, estudo de caso e análise documental.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".