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Enregistrement W4411140479 · doi:10.1590/2358-2898202514510032p

Impacto de pesquisas de dengue financiadas pelo Ministério da Saúde no Brasil

2025· article· pt· W4411140479 sur OpenAlexaboutno aff
Gabriela Bardelini Tavares Melo, Marcos Takashi Obara, Antonia Angulo-Tuesta

Notice bibliographique

RevueSaúde em Debate · 2025
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RESUMO Este estudo avaliou o impacto de 24 pesquisas sobre dengue financiadas pelo Departamento de Ciência e Tecnologia do Ministério da Saúde, em parceria com o Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, nos anos 2006, 2008 e 2012, utilizando como referência as dimensões avanços do conhecimento, capacidade de pesquisa, tomada de decisão informada e impactos na saúde da Matriz de Avaliação de Impacto da Canadian Academy of Health Sciences. Os dados foram coletados por levantamento documental, questionários e entrevistas com os/as coordenadores/as das pesquisas de dengue. Foram alcançados 1.107 impactos, sendo a maioria nas dimensões avanços do conhecimento (712) e capacidade de pesquisa (314). Nessas duas dimensões, destacaram-se: divulgação dos resultados em congressos (390) e publicação de artigos científicos (166). Houve menor impacto nas dimensões tomada de decisão (75) e impactos na saúde (7), porém, ressalta-se a disseminação dos resultados das pesquisas nas mídias (43) e impactos em determinantes de saúde (5). Este estudo evidenciou diversidade de impactos produzidos pelas pesquisas sobre dengue nas dimensões avaliadas, o que demonstra a importância da avaliação de impacto para identificar os benefícios e justificar os investimentos. Assim, contribui para o fortalecimento da capacidade do sistema de pesquisa brasileiro para enfrentamento da dengue.

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 candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,573

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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