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Enregistrement W2997415630 · doi:10.5935/reeduc.v16i45.6625

Dengue: um estudo sobre educação popular das campanhas do Ministério da Saúde

2019· article· pt· W2997415630 sur OpenAlexaff
Lígia Costa Leite, Ricardo Teodoro Martins, Milton Campos, Cristina Maria Douat Loyola

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2019
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Digital Technologies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A dengue, doença viral aguda e endêmica no Brasil, é transmitida pelo mosquito Aedes Aegypti. Em 2015, comparado ao mesmo período de 2014, houve aumento de 278% de casos, levando o Ministério da Saúde a reforçar campanhas educativas com investimento de 40, 3 milhões, com o slogan “O perigo aumentou. E a responsabilidade de todos também”. O estudo objetivou captar aspectos de como a educação popular esteve presente nas campanhas de combate ao mosquito, verificando se esse marketing social atingiu suas metas e recomendações. Foi desenvolvido em um serviço de saúde ambulatorial gratuito de uma universidade privada em São Luís, Maranhão, onde os sujeitos (funcionários, alunos, professores e pacientes), foram escolhidos através de uma estratégia de amostragem conveniente, caracterizando-se por ser um estudo de caso múltiplo, que visou analisar para avaliar e apreender como a opinião pública absorve as campanhas nacionais. Para análise aplicou a teoria da abdução em comunicação. Os resultados sugeriram que a educação popular e as estratégias de comunicação integrada não foram utilizadas e a linguagem publicitária era inadequada: as campanhas não atingiram objetivos junto à população de baixa renda e escolaridade, pois os conteúdos das mensagens não geraram significância para os entrevistados, nem os envolveram de modo a haver mudança de hábitos. Palavras-chave: Educação popular. Dengue. Marketing social. Opinião pública.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,309
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0080,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,001

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 Opus0,312
Tête enseignante GPT0,589
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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