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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 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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,210
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 tête enseignante, 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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