VULNERABILIDADE SOCIAL, INIQUIDADES EM SAÚDE E MORBIMORTALIDADE MATERNA EM MULHERES NEGRAS
Notice bibliographique
Résumé
A magnitude da vulnerabilidade social no Brasil se associa a um cenário complexo e controverso atravessado por injustiças e desigualdades evitáveis de gênero, raça/cor e socioeconômicas, assim como a múltiplos condicionantes culturais e psicossociais atrelados às iniquidades em saúde, que repercutem negativamente na situação de saúde de mulheres no período gravídico-puerperal, impactando na morbimortalidade materna. Nesse sentido, o presente capítulo focaliza os principais fatores de vulnerabilidade que contribuem para a morbimortalidade de mulheres negras no Brasil. Para isso, realizou-se levantamento bibliográfico, a partir da apreciação de artigos, publicações técnicas e normativos legais nacionais sobre o tema. Evidenciou-se as idiossincrasias, multidimensionalidades e interseccionalidades que trespassam os contextos de vulnerabilidade social, iniquidades em saúde e morbimortalidade materna em mulheres negras no país. Defende-se a importância do fomento e do fortalecimento de espaços de debates acerca da saúde da mulher negra no ciclo gravídico-puerperal, em vista do impulsionamento da transformação de práticas profissionais, educacionais e de políticas públicas de cunho eminentemente emancipatórias, de tal maneira que dignifiquem a promoção do cuidado em saúde com sentido, de fato e em ato, equânime, universal, igualitário e antirracista.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».