Programas de intervenção na adolescência: considerações sobre o desenvolvimento positivo do jovem
Bibliographic record
Abstract
ResumoO presente artigo tem como objetivo discutir fundamentos teórico-conceituais e empíricos que embasam programas preventivos e de promoção em saúde mental na adolescência, com enfoque no desenvolvimento positivo.Constata-se que o Brasil apresenta progressos no que tange ao desenvolvimento e implementação de programas interventivos tendo avançado no campo da promoção de competências e do bem-estar dos jovens, ampliando sua ação para além da prevenção de comportamentos de risco.São tecidas considerações sobre contribuições da psicologia positiva para os programas interventivos frente à necessidade de reavaliar potencialidades e virtudes humanas.São também destacados os avanços nos estudos empíricos da adolescência, apontando as tendências da ciência e a emergência de investigações oriundas da aplicação das teorias sob a visão positiva do jovem.Por fi m, apresenta-se uma breve contextualização dos programas nacionais com foco na psicologia positiva.Conclui-se pela pertinência e interesse do desenvolvimento de intervenções baseadas nesta vertente teórico-prática, ressalta-se contudo, a necessidade de buscar o desenvolvimento positivo do jovem de modo efetivo nos programas interventivos nacionais, tal como ocorre no cenário internacional.
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 | 0.023 | 0.029 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.006 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".