Contribuições do genograma e do ecomapa para o estudo de famílias em enfermagem pediátrica
Bibliographic record
Abstract
O genograma e o ecomapa têm se mostrado como valiosos instrumentos para a compreensão de processos familiares. Este trabalho tem o objetivo de descrever a experiência da utilização desses instrumentos no levantamento de dados de uma pesquisa qualitativa, desenvolvida com nove famílias de crianças com câncer, que utilizou o interacionismo simbólico e a teoria fundamentada em dados como referencial teórico-metodológico a fim de compreender as vivências dessas famílias. Apresenta os aspectos positivos desses dispositivos, tais como: facilitar a abordagem entre o entrevistador e o entrevistado; visualizar de forma objetiva as relações intra e extrafamiliares; discutir e evidenciar opções de mudanças na família; identificar características comuns e únicas de cada membro da família e possibilitar ao entrevistado manifestações através da linguagem não-verbal. Conclui realçando algumas vantagens da utilização desses instrumentos e, alertando para suas limitações.
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 | 0.024 | 0.096 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.010 | 0.016 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".