Educação, multilinguismo e migração em Foz do Iguaçu: um panorama bibliográfico sobre a Educação Básica – Anos Iniciais (2017–2025)
Bibliographic record
Abstract
Este artigo analisa a produção acadêmica sobre educação, migração e multilinguismoem Foz do Iguaçu, com foco na Educação Básica nos Anos Iniciais, no período de 2017 a 2025.A escolha do recorte temporal justifica-se pela promulgação da Lei de Migração, Lei nº13.445/2017, que assegura igualdade de direitos entre brasileiros e migrantes, incluindo oacesso à educação pública. A pesquisa ancora-se em abordagem qualitativa, baseada emlevantamento bibliográfico realizado no Catálogo de Teses e Dissertações da CAPES,utilizando descritores relacionados a escolas municipais de Foz do Iguaçu, com critérios deseleção: diversidade na fronteira, acolhimento de alunos estrangeiros, formação docente,educação intercultural e línguas e culturas. Dos 27 trabalhos inicialmente encontrados, seisforam selecionados para compor o corpus de análise. A sistematização evidencia que, emboraexistam avanços no debate sobre acolhimento, diversidade e práticas pedagógicas em contextosde fronteira, persistem lacunas significativas no campo da formação inicial de professores,especialmente no que se refere à valorização dos repertórios linguísticos e culturais de criançasmigrantes. Os resultados apontam que a escola pública fronteiriça permanece tensionada entrea lógica monocultural e monolíngue, ainda hegemônica, e as demandas concretas de umterritório marcado pelo multilinguismo e pela interculturalidade. Conclui-se que o panoramabibliográfico oferece subsídios para futuras pesquisas e para a construção de políticaseducacionais mais inclusivas, capazes de reconhecer e valorizar a diversidade cultural elinguística no cotidiano escolar da Tríplice Fronteira.. Artigo publicado nos Anais do VI Congresso de Educação do CPAN – CECPAN (2025).
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 | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.029 | 0.044 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".