CARACTERIZAÇÃO DA DOR EM LOMBADORES DE UM FRIGORÍFICO BOVINO POR MEIO DA VERSÃO BRASILEIRA DO QUESTIONÁRIO DE DOR McGILL CHARACTERIZATION OF PAIN IN EMPLOYEES THAT TRANSPORT BOVINE CARCASS OF A CATTLE REFRIGERATOR THROUGH THE BRAZILIAN VERSION OF THE McGI
Bibliographic record
Abstract
O presente estudo consistiu na caracterização da dor em lombadores de um frigorífico bovino no Estado do Mato Grosso. O objetivo desta pesquisa foi caracterizar a dor dos funcionários lombadores por meio da utilização da versão brasileira do “Questionário de dor McGill” (BR-MPQ). A dor é o principal sintoma de muitas doenças e prejudica substancialmente a qualidade de vida das pessoas por ela acometidas. Sua causa pode estar associada ao trabalho de várias categorias profissionais. Dentre elas, este trabalho destacou os lombadores, considerados uma categoria profissional que realiza atividade pesada. Os resultados obtidos foram extraídos da análise do questionário e mostram que esses profissionais apresentaram um baixo índice de dor e a característica sensitiva da dor foi mais evidente. Concluiu-se que os profissionais que participaram deste estudo não veem esse trabalho pesado como uma grande preocupação, como uma ameaça à sua integridade física, mental, social e ocupacional.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".