Modelo de intervenção aplicada ao período Peri-natal: Reflexões sobre a dinâmica do Centro de estudo e pesquisa de intervenção familiar (CERIF UQO Canadá)
Bibliographic record
Abstract
O presente artigo justifica-se pela importância de refletir quanto às práticas que, gestadas em meios acadêmicos, colaboram com um segmento da sociedade québécoise. O artigo objetiva discutir se as práticas do Centro de Estudo e Pesquisa de Intervenção Familiar (CERIF/UQO/Canadá), relativas ao modelo de acompanhamento familiar do luto perinatal, quando associadas à rede, têm potencial para ascender à institucionalização de uma política pública. Através de método qualitativo, de observação discutida à luz das teorias das políticas públicas e de aplicação de conceitos clássicos – bem como o de capital social – o estudo permitirá discutir as articulações internas do CERIF, associadas à formação de rede em torno de práticas de saúde, junto ao fenômeno do luto perinatal. Desse modo, será possível responder se tais articulações agregam condições para fazer das referidas práticas uma política pública de fato. Em Guerra (2006, p. 10), as vantagens das metodologias compreensivas são de várias ordens: de ordem epistemológica, na medida em que os atores são considerados indispensáveis para entender comportamentos sociais; de ordem ética e política, pois permitem aprofundar as contradições e os dilemas que atravessam a sociedade concreta; de ordem metodológica, por fim, como instrumento privilegiado de análise das experiências e do sentido da ação.
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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 | 0.014 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.004 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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".