Tecnologias de apoio à implementação do guia alimentar para a população brasileira na atenção básica
Notice bibliographique
Résumé
AGRADECIMENTOS À minha querida orientadora Patricia, pelo exemplo de liderança que não espera obediência, por me conduzir com tanta leveza e sabedoria no meu processo de aprendizagem sobre Nutrição em Saúde Pública, políticas públicas, pesquisa e docência, trabalho em equipe, comunicação, autoconfiança e, claro, feminismo.Agradeço especialmente por ter uma prática tão coerente com seu discurso político, por confiar no meu trabalho e exigir de mim a todo momento a construção de um pensamento crítico e investigativo, e a adoção de postura autônoma.Que grande privilégio e responsabilidade ser sua educanda!À minha família, em especial à minha mãe (Lourdes), ao meu pai (Donato), à minha irmã (Adriana), às tias poaenses e baianas, e ao tio Edmundo, por terem me apresentado Chico, Tom, Vinícius, Caetano, comida de verdade com afeto e tantas outras referências importantes para a humanização da minha prática como nutricionista atuante em saúde pública e pesquisadora.Agradeço pelo apoio, incentivo e especialmente por tê-los como importantes referenciais de amorosidade.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,031 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,005 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».