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Enregistrement W4367610208 · doi:10.55905/revconv.16n.3-003

Violência obstétrica e os Estudos CTS: o processo de acolhimento durante a pandemia da COVID-19 no Município de Paranaguá/PR

2023· article· pt· W4367610208 sur OpenAlexaff
Gloria Maria Pereira Funes, Cíntia De Souza Batista Tortato

Notice bibliographique

RevueContribuciones a las Ciencias Sociales · 2023
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensCascades (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A pesquisa propôs investigar a violência obstétrica e o processo de acolhimento frente a gravidez na pandemia da COVID-19 entre os anos de 2020 a 2021, em Paranaguá – PR. Os objetivos específicos pretendem estabelecer em bases teóricas sobre os estudos em Ciência, Tecnologia e Sociedade a partir da perspectiva da Epistemologia Feminista, violência obstétrica e o processo de acolhimento enquanto tecnologia; descrever e interpretar casos de violência obstétrica, bem como a sua relação com os direitos reprodutivos e sexuais, a partir do relato de mulheres que estão/estavam em um ciclo gravídico-puerperal durante a pandemia da COVID-19, em Paranaguá – PR, entre 2020 a 2021. A metodologia de pesquisa utilizada é a qualitativa, conduzida através de um roteiro semiestruturado e a análise de dados elaborada por intermédio da categorização de conteúdo proposto por Lawrence Bardin (2011). Com base nos relatos das mulheres em situação de gravidez durante a pandemia desse vírus, se busca analisar casos de violência obstétrica e como essas mulheres perceberam os mecanismos de acolhimento tanto em instituições de saúde públicas e privadas situadas em Paranaguá/PR. Com a amostra dos dados, foi possível constatar que houve um aumento da vulnerabilidade das gestantes, parturientes e puérperas em virtude da pandemia da COVID-19, durante o período informado.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,456

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,107
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,287 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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