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Enregistrement W4245099838 · doi:10.30553/sociologiaonline.2021.26.1

A crise da pandemia da COVID-19 desnuda o racismo estrutural no Brasil

2021· article· pt· W4245099838 sur OpenAlexaff
Fernanda Gonçalves Sthel, Luciane Soares da Silva

Notice bibliographique

RevueSOCIOLOGIA ON LINE · 2021
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation during COVID-19 pandemic
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)HumanitiesSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)GeographyArtMedicineDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A pandemia causada pelo SARS-CoV-2 trouxe um novo desafio para a humanidade. O Brasil, por suas características de desigualdade extrema, foi impactado severamente pela COVID-19. Estes impactos foram particularmente severos entre a população negra. O objetivo deste trabalho é analisar se o racismo estrutural se reflecte na taxa de mortalidade por COVID-19 da população negra, nas cidades do Rio de Janeiro e de São Paulo. Os dados utilizados foram obtidos de fontes oficiais como IBGE, Agência Pública, Ministério da Saúde e as Secretarias Estaduais de Saúde. Os resultados mostraram que a população negra se tornou a maior vítima da doença. A média de óbitos entre negros é de 60,7% em comparação com as pessoas brancas que somaram 37,2% das mortes. Este estudo revela que a pandemia se tornou uma verdadeira tragédia para a população negra brasileira.

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)0,023
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, 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 enseignants0,354
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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