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Enregistrement W3040856106 · doi:10.32811/25954482-2020v3n1p129

Educação entre pares e identificação de riscos durante a adolescência: uma revisão bibliográfica

2020· article· pt· W3040856106 sur OpenAlexaff
Nathália Soares de Oliveira, Audrey Vidal Pereira

Notice bibliographique

RevueRevista de Saúde Pública do Paraná · 2020
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueYouth, Drugs, and Violence
Établissements canadiensAdidas (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Educação entre Pares (EP) tem se mostrado uma estratégia eficaz na identificação de fatores de risco na adolescência. Este trabalho tem como objetivos pesquisar na literatura científica a relação da EP com a identificação de fatores de risco no período da adolescência, bem como elucidar possíveis vantagens e limitações dessa estratégia na atenção básica. O estudo justifica-se por abordar questões que buscam melhorar o processo de transmissão e compreensão de informações, e consequentemente reduzir os fatores de risco desse grupo populacional. A metodologia adotada para o desenvolvimento dos objetivos referidos foi a revisão de literatura bibliográfica, que contou com quatro etapas de seleção até a amostra final de seis artigos. A revisão bibliográfica aponta que a EP, quando implementada de maneira adequada, pode ser considerada uma estratégia positiva na identificação e análise dos fatores de riscos durante a adolescência e, de modo consequente, facilitar o processo de ganhos em saúde.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, 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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,381
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,009
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,004

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeSans objet
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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