Década de recursos humanos em saúde: 2006-2015
Bibliographic record
Abstract
Maria Helena Palucci Marziale 2O modelo competente de gestão de pessoas para a atualidade é aquele orientado para solucionar problemas, enfrentar os desafios da organização e apresentar resultados.Investimentos em recursos humanos devem focalizar a força intelectual, uma vez que a criação e a manutenção de vantagens competitivas sustentáveis dependem desse ativo.A alta valorização de idéias, de respostas diversificadas, de inovação e de resultados esperados decorre da otimização da produtividade cerebral; assim, tem sido frenética a busca de talentos para atuarem em diferentes campos de trabalho.Por isso, hoje, os ativos organizacionais mais importantes são as pessoas.No campo da saúde, deparamos com uma crise resultante de problemas relacionados a seus recursos humanos no que tange ao contexto e ao conteúdo do trabalho, ou seja: escassez, má distribuição, condições inadequadas de trabalho, conhecimento e competências limitados, estratégias equivocadas de gestão de recursos humanos face às realidades dos serviços e demandas da população, redundando em estresse, infelicidade e baixa auto-estima do trabalhador, aliados à assistência insuficiente e de qualidade muito questionada.
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 | 0.005 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.002 |
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".