Brasil-Canadá: Lançando Sementes Através De Consulta Comunitária sobre o enfrentamento da violência contra a mulher
Notice bibliographique
Résumé
RESUMO Objetivos Relatar a primeira experiência da Cátedra de Pesquisa em Saúde Urbana (Universidade Ryerson-Canadá) no Brasil, em colaboração com a Universidade Federal da Paraíba por meio de uma consulta de opinião comunitária sobre as estratégias de enfrentamento da violência contra a mulher, e oferecer subsídios que estimulem uma visão renovada de colaborações e parcerias internacionais entre programas de Enfermagem. Método Abordagem descritiva do tipo relato de experiência de docentes e discentes de Enfermagem brasileiros e canadenses, desde o processo de planejamento até a análise das informações obtidas. Resultados Essa experiência foi fundamental para o estabelecimento de colaborações científicas recentemente implementadas e em planejamento, consolidando o potencial da Enfermagem em participar de acordos científicos e tecnológicos entre Brasil-Canadá. Conclusão e Implicações para a prática Recomendamos que programas de graduação e pós-graduação de Enfermagem no Brasil promovam o intercâmbio de seu corpo social com diversos países, não apenas em projetos de pesquisa, mas também em projetos de desenvolvimento social valorizados igualmente na construção de um corpo de conhecimentos para a Enfermagem global.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,000 |
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.
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 ».