A UTILIZAÇÃO DE PODCASTS PARA A CONSCIENTIZAÇÃO SOBRE VIOLÊNCIA CONTRA A PESSOA IDOSA: RELATO DE EXPERIÊNCIA
Notice bibliographique
Résumé
A violência contra a pessoa idosa constitui fenômeno complexo, multifatorial, provoca impacto na saúde física e psíquica. Assim, faz-se necessário ser compreendida em seu contexto social, antropológico e epidemiológico. Este relato de experiência tem como objetivo descrever a utilização de podcasts como ferramenta para a divulgação de informações a respeito da violência contra a pessoa idosa. Trata-se de uma ação realizada pelo Projeto de Extensão GerAções que produziu uma série de quatro podcasts com seguintes temas: “Violência contra a pessoa idosa e a atuação dos profissionais de saúde”; “A experiência da delegacia civil e da promotoria na condução de casos de violência contra a pessoa idosa”; “Características dos casos de violência contra a pessoa idosa do município de Alfenas”; e “Violência contra a pessoa idosa na percepção de um idoso”. Os podcasts foram hospedados na plataforma Anchor e divulgados nas mídias sociais. Postagens complementares sobre a temática e interações com os seguidores por meio de enquetes pertinentes ao tema também foram realizadas. Observou-se uma receptividade e participação satisfatória dos seguidores com a temática por meio das respostas obtidas em um quiz interativo e como interação por meio das mídias sociais. Conclui-se que as ações educativas por meio de ferramentas digitais foram de extrema importância para a construção de uma consciência maior a respeito de uma temática tão relevante. Além de criar um conteúdo para promoção da saúde, através de um trabalho colaborativo e interprofissional, ações que possam ajudar a comunidade no enfrentamento dos desafios e manutenção da saúde dos idosos.
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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 | 0,006 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».