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Qualidade de vida e fragilidade em idosos que residem em comunidades

2013· dissertation· pt· W1572088710 on OpenAlexaboutno aff
Maria de Lourdes de Farias Pontes

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languagept
FieldMedicine
TopicFrailty in Older Adults
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesGerontologyQuality of life (healthcare)PsychologyMedicineArtNursing

Abstract

fetched live from OpenAlex

Durante a construção desta tese, recebi importantes contribuições e apoio para que esse momento fosse possível.Assim, quero agradecer pela oportunidade de continuar aprendendo: A Deus, o responsável por minha existência, toda honra, toda glória e meu reconhecimento, pois, sem Ele, esse momento não seria possível.No decorrer desse processo, percebi cada momento em que Ele esteve comigo, dando respostas, facilitando caminhos, suprindo necessidades e sendo o refrigério nas situações difíceis; À minha orientadora, a Profª.Dra.Rosalina Aparecida Partezani Rodrigues, mulher guerreira e incansável, que aprendi a admirar, por ter compartilhado seus conhecimentos, pela sua dedicação e por seu empenho em toda essa trajetória; Ao meu Pai e a toda a minha família, pelo apoio e pelo incentivo para a concretização deste trabalho; Às Professoras Dras Antônia de Oliveira e Miriam Nóbrega, pelo empenho no planejamento e na execução do DINTER/UFPB/UFPI, o que possibilitou o ingresso no curso e a execução desta pesquisa; À Universidade Federal da Paraíba (UFPB) e ao Departamento de Enfermagem de Saúde Pública e Psiquiátria (DESPP); A Edma, pela disposição de ajudar e pelo apoio em todos os momentos; A todos os professores do DINTER, pelo compartilhar de seu conhecimento e pela dedicação; A Cristina, bibliotecária do Campus da USP, pelas sugestões na organização das referências do estudo; Aos professores da Área de Saúde Coletiva, do Departamento de Enfermagem de Saúde Pública e Psiquiatria -UFPB, pelo apoio, assumindo as minhas atividades de docência no Curso de Enfermagem; A todos os idosos que participaram desta pesquisa, por sua disponibilidade de nos receber em casa, possibilitando a execução deste estudo; As minhas alunas e amigas, Renata e Mayara, pelo suporte em vários momentos da construção deste trabalho; A minha amiga Tatiane, que, em minha ausência, ajudou a cuidar, com carinho e zelo, das minhas filhas; Aos meus amigos e irmãos em Cristo, que me ajudaram com suas orações; Aos meus amigos de Ribeirão Preto, Suzele, Marina e Beto, pela forma carinhosa e atenciosa com que me receberam e por toda a ajuda dispensada em vários momentos da elaboração deste estudo; À Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES), pelo apoio financeiro para a realização do DINTER EERP-USP/UFPB/UFPI; Enfim, a todos os amigos que, direta ou indiretamente, participaram deste trabalho e contribuíram para sua realização.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.020
Threshold uncertainty score0.039

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.023
GPT teacher head0.314
Teacher spread0.292 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations3
Published2013
Admission routes1
Has abstractyes

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