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Enregistrement W2012767156 · doi:10.11606/issn.1981-0490.v12i1p57-73

Trabalho infantil doméstico: perfil bio-sócio-econômico e configuração da atividade no município de João Pessoa, PB

2009· article· pt· W2012767156 sur OpenAlexaboutno aff
Maria de Fátima Pereira Alberto, Denise Pereira dos Santos, Fernanda Moreira Leite, José Wilson de Lima, Gláucia Pereira da Paixão, Sebastião Alves da Silva

Notice bibliographique

RevueCadernos de Psicologia Social do Trabalho · 2009
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiquePoverty, Education, and Child Welfare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnic groupQuarter (Canadian coin)Child carePhysical activityPaid workSociologyDescendantPsychologyHumanitiesDemographyGeographyWorking hoursEconomicsMedicineArtLabour economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper reports on a research that aimed to characterize the activity of domestic child labour, in the city of João Pessoa, Brazil, with child and adolescents who study in municipal and state public school. The research had the participation of 100 subjects from both sexes, with ages between 7 and 18 years old. It used two instruments: the first identified if the child or the adolescent were workers, and the second was a questionnaire composed by open and closed questions, that contemplate, among others, aspects like socio-economic profile and activity. To analyze data, it was used descriptive statistics and the software SPSS. Results reveal that 34% were between 10 and 14 years old, and 25% between 15 and 16 years old. It was verified in concerning of gender (73% are girls), race/ethnicity (67% are afro-descendant) and social class (to 37%, familiar income was a quarter of minimum wage). 30% worked in shift, exercise from 9 to 15 work hours per day. They make domestic work, followed by taking care of people. The activity was configured as exploiter, naturalized, and invisible, and still demanded physical effort and stole leisure necessary to development.

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)0,002
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, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,490
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations7
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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