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Enregistrement W1551548255

Etnografia institucional: conceito, usos e potencialidades em pesquisas no campo da Saúde (Institutional Ethnography: concept, uses and potentialities in health researches field)

2011· article· pt· W1551548255 sur OpenAlexaboutno aff
Renata Meira Véras

Notice bibliographique

RevueSaúde & Transformação Social / Health & Social Change · 2011
Typearticle
Languept
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, Nursing, Elderly Care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConceptualizationEthnographySociologyField researchField (mathematics)HumanitiesPresentation (obstetrics)Power (physics)AnthropologyArtMedicinePhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Etnografia Institucional (EI), desenvolvida pela Canadense Dorothy Smith, vem sendo utilizada para pesquisas no campo da saude, enfatizando a analise das relacoes de poder que conformam as praticas cotidianas em instituicoes de saude. Esse artigo teve como objetivo apresentar essa metodologia, relativamente nova no Brasil, atraves de dois desdobramentos: a conceitualizacao da EI, suas formas de aplicacao e utilizacao nas pesquisas em instituicoes de saude; e a apresentacao dos aspectos metodologicos de uma pesquisa baseada na EI realizada no Programa Canguru da Cidade de Natal, RN. ABSTRACT – The Institutional Ethnography (IE), developed by the Canadian Dorothy Smith, has been used in researchers of health fields, emphasizing the analysis of power relations that regulate the everyday practices in health institutions. This article aimed to present this methodology, relatively new in Brazil, through two steps: the IE conceptualization, its application in the institutional health researches, and the presentation of methodology aspects of a research based on IE developed in Kangaroo Program in the Natal City, RN. Keywords: Anthropology, Cultural; Power Relations; Health Facilities

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,548
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0130,002
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,313
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,134 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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