Projeto quem é quem na saúde ambiental brasileira: uma ferramenta para o fortalecimento da participação intersetorial
Bibliographic record
Abstract
O projeto ‘Quem é quem na Saúde Ambiental Brasileira’ tem como objetivo fortalecer a área da Saúde Ambiental através da identificação e caracterização de Grupos de Pesquisas e Organizações da Sociedade Civil em condições de contribuir tanto à consolidação de suas bases técnicas e científicas, quanto para o diálogo intersetorial participativo. Neste artigo descreve-se a construção da base de dados do projeto, apresenta-se uma análise dos principais resultados do levantamento e, na sequencia, explica-se como foi desenhada a página Web que dará livre acesso essa base de dados por meio da internet. A disponibilização em Internet de informações sistematizadas sobre atores sociais envolvidos com a construção de ambientes saudáveis potenciará notavelmente o diálogo e a interação na área da Saúde Ambiental; também permitirá a identificação de expertises multidisciplinares e áreas temáticas prioritárias em relação aos determinantes da saúde no Brasil, em especial, aqueles que dizem respeito à cidadania, aos ecossistemas e aos modos de produção e trabalho.
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 | 0.009 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".