Violência doméstica contra a mulher: vulnerabilidade e desafios durante a pandemia de covid-19
Notice bibliographique
Résumé
No final de 2019, o mundo toma conhecimento do novo coronavírus (SARS-CoV-2), com o 1º caso da COVID-19 na cidade de Wuhan, China.A doença possui alta capacidade de contágio, essencialmente por gotículas de saliva contaminadas, transmitidas por espirro e tosse ou contato com objetos e superfícies contaminadas.O alto risco de contágio altera drasticamente o cotidiano de muitas pessoas e num cenário de crescimento na transmissão da doença em inúmeros países, inclusive com episódios de transmissão comunitária, ocorre a recomendação de medidas de contenção social proposta por vários países, bem como o Brasil (1) .Marques et al (2020), aponta que em março de 2020, a maioria dos estados brasileiros estava em meio aos debates sobre medidas de segurança a serem adotadas, havia discussões e tensões entre pesquisadores, setor produtivo e governantes, e não obstante outras medidas escolhidas o poder público organiza também o isolamento social (1) .No entanto, para a identificação de violência contra a mulher, o convívio cotidiano e social muitas vezes é o delator da ocorrência de abusos.Com a mudança das prioridades dos serviços de saúde, e com a restrição e/ou interrupção das atividades nas escolas, creches, igrejas, serviços de proteção social, e assistência eletiva, em função das intervenções focadas no amparo aos pacientes com sintomas respiratórios, casos duvidosos e confirmados de COVID-19, casos de agressão a mulher, criança e adolescente foram naturalmente omitidos (1) .Todos os fatores supracitados colaboram e facilitaram o agravo do quadro de violência anteriormente estabelecida.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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.
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 ».