Caracterização da dor em mulheres com câncer de mama pós-tratamento
Bibliographic record
Abstract
Aos meus pais, Fernando Martins Ferreira e Hatuyo Koga Ferreira, pela formação moral e acadêmica.O apoio incondicional de vocês me fez chegar até aqui.A minha orientadora, professora Ana Maria de Almeida, pela paciência em ensinar e me guiar nesta caminhada.Seus ensinamentos transcenderam o profissional e permitiram um crescimento pessoal que será lembrado por toda a vida.A Escola de Enfermagem de Ribeirão Preto, que me proporcionou excelente formação no decorrer do curso de pós-graduação, abrindo meus horizontes para o conhecimento em saúde pública e saúde da mulher.As minhas amigas Cristiane, Lígia, Pamela e Vanessa, a amizade de vocês será levada para sempre em meu coração.A fidelidade, a sinceridade e o carinho tornaram mais fácil percorrer essa estrada chamada pós-graduação.Aos amigos que adquiri no decorrer dos meus quatro anos em Ribeirão Preto.Vocês serão sempre lembrados com carinho.A Maria Antonieta, com você aprendi a olhar além do físico e acreditar na humanização da assistência à saúde.Aos profissionais (enfermeiros, fisioterapeutas, psicólogos e terapeutas ocupacionais) que compõem o Núcleo de Ensino e Pesquisa e Reabilitação de Mulheres Mastectomizadas, com vocês vivenciei e compreendi a importância do trabalho multiprofissional.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".