A FORMAÇÃO COMO LÍDER SOCIAL NA PRODUÇÃO DE CUIDADOS EM SAÚDE A POPULAÇÃO EM SITUAÇÃO DE RUA
Notice bibliographique
Résumé
Objetivo: Este relato de experiência reporta a participação dessa autora como bolsista do programa governamental Emerging Leaders in the Americas Program (ELAP), com o objetivo primeiro, de conhecer a prática de Enfermagem de rua na cidade de Toronto (Canadá) na promoção da saúde, nos cuidados diretos e da educação para o autocuidado com a população em situação de rua e usuária de drogas injetáveis assim como o trabalho de prevenção de danos em tal contexto de prática. Segundo, o de criar um modelo conceitual para guiar a futura fase de análise dos dados a serem colhidos na cidade de Niterói (estado do Rio de Janeiro). Metodologia: Abordagem descritiva, do tipo relato de experiência, que descreve a trajetória de entrada de campo de trabalho da doutoranda brasileira em locais de produção de implantação da assistência e de cuidado em saúde para a População em situação de rua na cidade de Toronto (Canadá), no período de fevereiro a junho de 2020. Conclusão: Finalmente, a oportunidade de participação no ELAP produziu múltiplos dividendos relativos a conscientização da doutoranda em seu novo papel de líder social sobre a temática, bem como influenciadora de demais enfermeiros brasileiros, estudantes de graduação e pós graduação acerca da Enfermagem como uma profissão capaz de realizar uma advocacia política e defender e assegurar os direitos das pessoas às quais prestam cuidados, em especial pessoas em situação de vulnerabilidade social. Bem como de participar ativamente na tomada de decisões, reformulações de políticas públicas e ações governamentais.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».