{"id":7300,"date":"2026-03-30T22:54:09","date_gmt":"2026-03-30T22:54:09","guid":{"rendered":"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/?p=7300"},"modified":"2026-03-30T23:04:00","modified_gmt":"2026-03-30T23:04:00","slug":"sistema-simbolico-de-avaliacao-com-circulo-quadrado-e-triangulo-uma-proposta-aplicada-a-pos-graduacao","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/?p=7300","title":{"rendered":"Sistema simb\u00f3lico de avalia\u00e7\u00e3o com c\u00edrculo, quadrado e tri\u00e2ngulo: uma proposta aplicada \u00e0 p\u00f3s-gradua\u00e7\u00e3o"},"content":{"rendered":"<blockquote>\n<h4 style=\"text-align: center;\">Modelo simples com 3 s\u00edmbolos que integra pesquisa e produto para avalia\u00e7\u00e3o clara e rigorosa<\/h4>\n<\/blockquote>\n<p style=\"text-align: right;\">Aldemar Araujo Castro<br \/>\nCria\u00e7\u00e3o: 29\/03\/2026<br \/>\nAtualiza\u00e7\u00e3o: 30\/03\/2026<br \/>\nPalavras: 1401<br \/>\nTempo de leitura: 7 minutos<\/p>\n<h3>Resumo<\/h3>\n<p>A crescente complexidade dos sistemas de avalia\u00e7\u00e3o em ambientes acad\u00eamicos tem gerado aumento da carga cognitiva, redu\u00e7\u00e3o da clareza e perda de efici\u00eancia no feedback. Este artigo prop\u00f5e um modelo simb\u00f3lico de avalia\u00e7\u00e3o baseado em tr\u00eas categorias, c\u00edrculo, quadrado e tri\u00e2ngulo, inspirado na l\u00f3gica decis\u00f3ria do karat\u00ea tradicional. O modelo busca equilibrar rigor t\u00e9cnico e simplicidade operacional, sendo aplicado \u00e0 avalia\u00e7\u00e3o integrada de produto e pesquisa em programas de p\u00f3s-gradua\u00e7\u00e3o. Argumenta-se que a compress\u00e3o inteligente da avalia\u00e7\u00e3o em tr\u00eas n\u00edveis aumenta a consist\u00eancia, a escalabilidade e a utilidade pr\u00e1tica do processo avaliativo.<br \/>\n<strong>Palavras-chave:<\/strong> avalia\u00e7\u00e3o, educa\u00e7\u00e3o superior, tomada de decis\u00e3o, modelo simb\u00f3lico, p\u00f3s-gradua\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/ChatGPT-Image-30-de-mar.-de-2026-19_44_57.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-7301\" src=\"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/ChatGPT-Image-30-de-mar.-de-2026-19_44_57.png\" alt=\"\" width=\"1073\" height=\"1024\" srcset=\"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/ChatGPT-Image-30-de-mar.-de-2026-19_44_57.png 1073w, https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/ChatGPT-Image-30-de-mar.-de-2026-19_44_57-300x286.png 300w, https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/ChatGPT-Image-30-de-mar.-de-2026-19_44_57-1024x977.png 1024w, https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/ChatGPT-Image-30-de-mar.-de-2026-19_44_57-768x733.png 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 1073px) 100vw, 1073px\" \/><\/a><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2>1. Introdu\u00e7\u00e3o<\/h2>\n<p>A avalia\u00e7\u00e3o constitui elemento central nos processos formativos, especialmente em contextos de alta exig\u00eancia como a p\u00f3s-gradua\u00e7\u00e3o. Entretanto, observa-se uma tend\u00eancia crescente \u00e0 complexifica\u00e7\u00e3o dos instrumentos avaliativos, com m\u00faltiplos crit\u00e9rios, rubricas extensas e escalas detalhadas. Embora tais estrat\u00e9gias busquem aumentar a precis\u00e3o, frequentemente produzem o efeito oposto, gerando <strong>ru\u00eddo avaliativo<\/strong>, ambiguidade e dificuldade de interpreta\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<p>Esse cen\u00e1rio impacta diretamente tr\u00eas dimens\u00f5es: <strong>clareza para o estudante<\/strong>, <strong>efici\u00eancia do avaliador<\/strong> e <strong>qualidade do feedback<\/strong>. Diante disso, emerge a necessidade de modelos que conciliem <strong>rigor t\u00e9cnico<\/strong> com <strong>simplicidade operacional<\/strong>.<\/p>\n<p>Este artigo apresenta um modelo simb\u00f3lico baseado em tr\u00eas categorias, com potencial de aplica\u00e7\u00e3o transversal, particularmente na avalia\u00e7\u00e3o integrada de produto e pesquisa.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2>2. Fundamenta\u00e7\u00e3o te\u00f3rica<\/h2>\n<p>A proposta fundamenta-se em tr\u00eas eixos principais.<\/p>\n<p>Primeiro, a <strong>teoria da carga cognitiva<\/strong>, que demonstra que sistemas excessivamente complexos comprometem a tomada de decis\u00e3o eficiente. A redu\u00e7\u00e3o do n\u00famero de categorias avaliativas tende a melhorar a consist\u00eancia.<\/p>\n<p>Segundo, a <strong>teoria da decis\u00e3o<\/strong>, segundo a qual classifica\u00e7\u00f5es com m\u00faltiplos n\u00edveis aumentam a variabilidade interavaliador. Modelos com menor granularidade, quando bem definidos, apresentam maior confiabilidade.<\/p>\n<p>Terceiro, a <strong>avalia\u00e7\u00e3o baseada em compet\u00eancias<\/strong>, que prioriza o desempenho observ\u00e1vel, a integra\u00e7\u00e3o entre conhecimento e pr\u00e1tica e a aplicabilidade real.<\/p>\n<p>A converg\u00eancia desses tr\u00eas eixos sustenta a ado\u00e7\u00e3o de um modelo de <strong>classifica\u00e7\u00e3o ordinal comprimida<\/strong>.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2>3. Origem do modelo no karat\u00ea<\/h2>\n<p>No karat\u00ea tradicional, a avalia\u00e7\u00e3o ocorre em condi\u00e7\u00f5es de tempo limitado, exigindo decis\u00f5es r\u00e1pidas e tecnicamente fundamentadas. Tr\u00eas dimens\u00f5es estruturam o julgamento:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Kihon<\/strong>, execu\u00e7\u00e3o t\u00e9cnica<\/li>\n<li><strong>Kata<\/strong>, organiza\u00e7\u00e3o estrutural<\/li>\n<li><strong>Kumite<\/strong>, aplica\u00e7\u00e3o pr\u00e1tica<\/li>\n<\/ul>\n<p>A partir dessas dimens\u00f5es, o avaliador distingue implicitamente tr\u00eas n\u00edveis de desempenho: dom\u00ednio, adequa\u00e7\u00e3o e insufici\u00eancia. O modelo simb\u00f3lico formaliza essa l\u00f3gica, tornando-a expl\u00edcita e transfer\u00edvel.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2>4. Descri\u00e7\u00e3o do modelo simb\u00f3lico<\/h2>\n<p>O modelo prop\u00f5e tr\u00eas categorias.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>C\u00edrculo<\/strong>, excel\u00eancia<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"padding-left: 40px;\">Indica <strong>desempenho de alta confiabilidade<\/strong>, caracterizado por consist\u00eancia, coer\u00eancia interna e baixa variabilidade. Representa dom\u00ednio t\u00e9cnico e integra\u00e7\u00e3o adequada entre teoria e pr\u00e1tica.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Quadrado<\/strong>, adequa\u00e7\u00e3o<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"padding-left: 40px;\">Indica <strong>desempenho funcional<\/strong>, com presen\u00e7a de falhas n\u00e3o cr\u00edticas. O sistema \u00e9 operacional, mas ainda requer refinamento.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Tri\u00e2ngulo<\/strong>, insufici\u00eancia<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"padding-left: 40px;\">Indica <strong>instabilidade estrutural<\/strong>, com falhas relevantes de execu\u00e7\u00e3o ou compreens\u00e3o. Exige interven\u00e7\u00e3o antes da progress\u00e3o.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2>5. Aplica\u00e7\u00e3o na p\u00f3s-gradua\u00e7\u00e3o<\/h2>\n<p>A principal contribui\u00e7\u00e3o do modelo est\u00e1 na avalia\u00e7\u00e3o integrada de <strong>produto e pesquisa<\/strong>, introduzindo o conceito de <strong>coer\u00eancia translacional<\/strong>.\u00a0Na avalia\u00e7\u00e3o da pesquisa, o foco recai sobre defini\u00e7\u00e3o do problema, adequa\u00e7\u00e3o metodol\u00f3gica e consist\u00eancia l\u00f3gica. Na avalia\u00e7\u00e3o do produto, consideram-se funcionalidade, alinhamento com o problema e aplicabilidade pr\u00e1tica.<\/p>\n<p>O n\u00edvel m\u00e1ximo, representado pelo c\u00edrculo, exige simultaneamente qualidade cient\u00edfica e utilidade pr\u00e1tica. Projetos que apresentam apenas uma dessas dimens\u00f5es n\u00e3o atingem excel\u00eancia.\u00a0Esse crit\u00e9rio evita dois desvios comuns: produtos tecnicamente funcionais, por\u00e9m sem base cient\u00edfica, e pesquisas robustas, por\u00e9m sem aplica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/ChatGPT-Image-30-de-mar.-de-2026-20_01_41.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-7304\" src=\"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/ChatGPT-Image-30-de-mar.-de-2026-20_01_41.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\" srcset=\"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/ChatGPT-Image-30-de-mar.-de-2026-20_01_41.png 1536w, https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/ChatGPT-Image-30-de-mar.-de-2026-20_01_41-300x200.png 300w, https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/ChatGPT-Image-30-de-mar.-de-2026-20_01_41-1024x683.png 1024w, https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/ChatGPT-Image-30-de-mar.-de-2026-20_01_41-768x512.png 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 1536px) 100vw, 1536px\" \/><\/a><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2>6. Coment\u00e1rio<\/h2>\n<p>O modelo simb\u00f3lico proposto apresenta implica\u00e7\u00f5es relevantes quando analisado sob a perspectiva da <strong>teoria da avalia\u00e7\u00e3o<\/strong>, da <strong>psicometria aplicada<\/strong> e da <strong>gest\u00e3o educacional contempor\u00e2nea<\/strong>. Sua principal contribui\u00e7\u00e3o n\u00e3o reside apenas na simplifica\u00e7\u00e3o da escala avaliativa, mas na redefini\u00e7\u00e3o da l\u00f3gica de decis\u00e3o, deslocando o foco de classifica\u00e7\u00f5es excessivamente granulares para <strong>decis\u00f5es operacionais de alta utilidade<\/strong>.<\/p>\n<p>Um primeiro ponto a ser aprofundado refere-se \u00e0 <strong>confiabilidade interavaliador<\/strong>. Em sistemas tradicionais com m\u00faltiplas categorias, como escalas de cinco ou mais n\u00edveis, observa-se frequentemente uma variabilidade significativa entre avaliadores. Essa variabilidade decorre da dificuldade em distinguir, de forma consistente, n\u00edveis intermedi\u00e1rios. Ao reduzir a escala para tr\u00eas categorias bem definidas, o modelo tende a aumentar a <strong>consist\u00eancia decis\u00f3ria<\/strong>, pois diminui zonas cinzentas de interpreta\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<p>Al\u00e9m disso, o modelo se alinha \u00e0 l\u00f3gica de <strong>decis\u00e3o cl\u00ednica e pr\u00e1tica profissional<\/strong>, em que frequentemente se opera com classifica\u00e7\u00f5es reduzidas, por\u00e9m altamente significativas. Na pr\u00e1tica m\u00e9dica, por exemplo, decis\u00f5es cr\u00edticas s\u00e3o tomadas com base em categorias como est\u00e1vel, inst\u00e1vel ou cr\u00edtico. Essa analogia refor\u00e7a a ideia de que a <strong>redu\u00e7\u00e3o de categorias n\u00e3o implica perda de rigor<\/strong>, desde que os crit\u00e9rios subjacentes sejam robustos.<\/p>\n<p>Outro aspecto relevante diz respeito \u00e0 <strong>carga cognitiva do avaliador<\/strong>. Sistemas avaliativos complexos exigem processamento simult\u00e2neo de m\u00faltiplos crit\u00e9rios, o que pode levar a fadiga decis\u00f3ria e aumento de erros. O uso de s\u00edmbolos atua como mecanismo de <strong>externaliza\u00e7\u00e3o da decis\u00e3o<\/strong>, permitindo que o avaliador opere com maior fluidez e menor esfor\u00e7o cognitivo. Esse ganho \u00e9 particularmente importante em contextos de avalia\u00e7\u00e3o em larga escala, como turmas numerosas ou bancas avaliadoras com m\u00faltiplos candidatos.<\/p>\n<p>Do ponto de vista do estudante, o modelo contribui para a <strong>transpar\u00eancia do processo avaliativo<\/strong>. A clareza simb\u00f3lica facilita a compreens\u00e3o imediata do resultado, reduzindo ambiguidades e aumentando a capacidade de resposta ao feedback. Em vez de interpreta\u00e7\u00f5es subjetivas de termos como \u201cbom\u201d ou \u201cregular\u201d, o estudante recebe uma indica\u00e7\u00e3o direta de sua posi\u00e7\u00e3o, associada a crit\u00e9rios previamente definidos.<\/p>\n<p>No contexto da p\u00f3s-gradua\u00e7\u00e3o, a principal inova\u00e7\u00e3o do modelo est\u00e1 na incorpora\u00e7\u00e3o do conceito de <strong>coer\u00eancia translacional<\/strong>, isto \u00e9, a necessidade de alinhamento entre produ\u00e7\u00e3o te\u00f3rica e aplica\u00e7\u00e3o pr\u00e1tica. Esse ponto responde a uma lacuna frequente nos sistemas tradicionais de avalia\u00e7\u00e3o, que tendem a privilegiar ou a dimens\u00e3o te\u00f3rica ou a dimens\u00e3o aplicada, sem integrar ambas de forma consistente.\u00a0A exig\u00eancia de que o n\u00edvel m\u00e1ximo, representado pelo c\u00edrculo, s\u00f3 seja atribu\u00eddo quando h\u00e1 simultaneamente <strong>qualidade metodol\u00f3gica<\/strong> e <strong>utilidade pr\u00e1tica<\/strong>, estabelece um padr\u00e3o mais elevado de excel\u00eancia. Isso tem implica\u00e7\u00f5es diretas na forma\u00e7\u00e3o de profissionais mais preparados para contextos reais, reduzindo a dissocia\u00e7\u00e3o entre conhecimento acad\u00eamico e aplica\u00e7\u00e3o no mundo real.<\/p>\n<p>Outro elemento importante \u00e9 a <strong>escalabilidade do modelo<\/strong>. Em ambientes institucionais, a padroniza\u00e7\u00e3o de crit\u00e9rios avaliativos \u00e9 um desafio constante. O uso de um sistema simb\u00f3lico simples facilita a implementa\u00e7\u00e3o em diferentes disciplinas, reduzindo a variabilidade institucional e promovendo maior alinhamento entre docentes.<\/p>\n<p>Entretanto, o modelo n\u00e3o est\u00e1 isento de limita\u00e7\u00f5es. A principal delas reside no risco de <strong>hipersimplifica\u00e7\u00e3o<\/strong> quando os s\u00edmbolos s\u00e3o utilizados sem uma base criteriosa. A aus\u00eancia de defini\u00e7\u00f5es claras para cada categoria pode levar \u00e0 subjetividade, anulando os benef\u00edcios do modelo. Portanto, a implementa\u00e7\u00e3o exige a constru\u00e7\u00e3o pr\u00e9via de <strong>rubricas estruturadas<\/strong>, ainda que n\u00e3o explicitadas ao estudante em sua totalidade.\u00a0Adicionalmente, \u00e9 fundamental destacar que o modelo n\u00e3o substitui a necessidade de <strong>feedback qualitativo<\/strong>. Os s\u00edmbolos funcionam como s\u00edntese decis\u00f3ria, mas o processo formativo requer explicita\u00e7\u00e3o dos pontos fortes e das \u00e1reas de melhoria. A combina\u00e7\u00e3o entre <strong>s\u00edntese simb\u00f3lica<\/strong> e <strong>explica\u00e7\u00e3o anal\u00edtica<\/strong> representa a configura\u00e7\u00e3o ideal.<\/p>\n<p>Por fim, o modelo abre espa\u00e7o para integra\u00e7\u00f5es futuras com sistemas digitais de avalia\u00e7\u00e3o, incluindo plataformas baseadas em intelig\u00eancia artificial. A padroniza\u00e7\u00e3o em tr\u00eas n\u00edveis facilita a automa\u00e7\u00e3o de decis\u00f5es preliminares, mantendo a valida\u00e7\u00e3o humana como etapa final, especialmente em contextos cr\u00edticos como a avalia\u00e7\u00e3o acad\u00eamica e profissional.<\/p>\n<p>Em s\u00edntese, o modelo simb\u00f3lico de c\u00edrculo, quadrado e tri\u00e2ngulo representa n\u00e3o apenas uma ferramenta de simplifica\u00e7\u00e3o, mas uma <strong>arquitetura de decis\u00e3o avaliativa<\/strong>, capaz de alinhar rigor t\u00e9cnico, efici\u00eancia operacional e aplicabilidade em m\u00faltiplos contextos.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2>7. Considera\u00e7\u00e3oes Finais<\/h2>\n<p>O modelo simb\u00f3lico de avalia\u00e7\u00e3o com c\u00edrculo, quadrado e tri\u00e2ngulo representa uma estrat\u00e9gia de <strong>simplifica\u00e7\u00e3o estruturada<\/strong>, capaz de manter rigor t\u00e9cnico ao mesmo tempo em que aumenta a efici\u00eancia e a clareza do processo avaliativo.\u00a0Sua aplica\u00e7\u00e3o na p\u00f3s-gradua\u00e7\u00e3o, especialmente na integra\u00e7\u00e3o entre produto e pesquisa, permite decis\u00f5es mais consistentes e alinhadas com a pr\u00e1tica contempor\u00e2nea de forma\u00e7\u00e3o baseada em compet\u00eancia e impacto.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2>Fontes<\/h2>\n<ol>\n<li>Biggs J, Tang C. Teaching for Quality Learning at University<br \/>\nComent\u00e1rio: Refer\u00eancia central em educa\u00e7\u00e3o superior, fundamenta avalia\u00e7\u00e3o baseada em alinhamento construtivo e crit\u00e9rios claros de desempenho<br \/>\nURL: <a href=\"https:\/\/www.mheducation.com\/highered\/product\/teaching-quality-learning-university-biggs\/M9780335242757.html\">https:\/\/www.mheducation.com\/highered\/product\/teaching-quality-learning-university-biggs\/M9780335242757.html<\/a><\/li>\n<li>Streiner DL, Norman GR, Cairney J. Health Measurement Scales: A Practical Guide to Their Development and Use<br \/>\nComent\u00e1rio: Obra cl\u00e1ssica de psicometria aplicada, aborda confiabilidade, validade e consist\u00eancia de instrumentos de avalia\u00e7\u00e3o, sustentando a l\u00f3gica de redu\u00e7\u00e3o de categorias para aumentar a estabilidade decis\u00f3ria<br \/>\nURL: <a href=\"https:\/\/global.oup.com\/academic\/product\/health-measurement-scales-9780199685219\">https:\/\/global.oup.com\/academic\/product\/health-measurement-scales-9780199685219<\/a><\/li>\n<li>International Judo Federation<br \/>\nComent\u00e1rio: Avalia\u00e7\u00e3o pr\u00e1tica baseada em desempenho observ\u00e1vel, execu\u00e7\u00e3o t\u00e9cnica e controle<br \/>\nURL: <a href=\"https:\/\/www.ijf.org\/\">https:\/\/www.ijf.org<\/a><\/li>\n<li>OECD Education Assessment<br \/>\nComent\u00e1rio: Estruturas de avalia\u00e7\u00e3o focadas em clareza, comparabilidade e utilidade do feedback<br \/>\nURL: <a href=\"https:\/\/www.oecd.org\/education\/assessment\/\">https:\/\/www.oecd.org\/education\/assessment\/<\/a><\/li>\n<\/ol>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<blockquote><p><span style=\"color: #000080;\"><strong>Declara\u00e7\u00e3o de Uso de Intelig\u00eancia Artificial Generativa (IAG).<\/strong> Declara-se que foi utilizada a ferramenta de Intelig\u00eancia Artificial Generativa chatGPT, desenvolvida pela empresa OpenAI, como apoio na organiza\u00e7\u00e3o de ideias e na reda\u00e7\u00e3o preliminar de trechos textuais deste trabalho e cria\u00e7\u00e3o de imagens. O uso da ferramenta teve finalidade exclusivamente auxiliar na estrutura\u00e7\u00e3o e revis\u00e3o lingu\u00edstica do texto. Todas as decis\u00f5es, interpreta\u00e7\u00e3o, reda\u00e7\u00e3o final e responsabilidade pelo conte\u00fado permanecem <strong>integralmente sob responsabilidade do autor<\/strong>.<\/span><\/p><\/blockquote>\n<p style=\"text-align: center;\">***<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Modelo simples com 3 s\u00edmbolos que integra pesquisa e produto para avalia\u00e7\u00e3o clara e rigorosa Aldemar Araujo Castro Cria\u00e7\u00e3o: 29\/03\/2026 Atualiza\u00e7\u00e3o: 30\/03\/2026 Palavras: 1401 Tempo de leitura: 7 minutos Resumo A crescente complexidade dos sistemas de avalia\u00e7\u00e3o em ambientes acad\u00eamicos tem gerado aumento da carga cognitiva, redu\u00e7\u00e3o da clareza e perda de efici\u00eancia no feedback. [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[4],"tags":[],"class_list":["post-7300","post","type-post","status-publish","format-standard","category-geral","czr-hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/7300","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=7300"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/7300\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":7307,"href":"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/7300\/revisions\/7307"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=7300"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=7300"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=7300"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}