Bibliographic record
Abstract
Caracteristicas de personalidade associadas a escolha da Medicina como profissao tem sido objeto de investigacoes ha varias decadas. Historicamente as primeiras pesquisas utilizaram-se de referencial psicanalitico, porem mais recentemente a construcao de instrumentos de avaliacao psiquiatrico-psicologica tem permitido a pesquisa empirica de atitudes e tracos de personalidade, ou mesmo de conceitos psicanaliticos propriamente ditos como, por exemplo, os mecanismos de defesa do ego, o que e o caso do DSQ, desenvolvido por Michael Bond no Canada em 1984. O DSQ e um questionario autoaplicavel com 88 itens que indicam a autopercepcao que se pode ter da utilizacao preferencial de determinados mecanismos de defesa. O agrupamento de defesas especificas tende a constituir estilos defensivos que podem refletir tracos diferenciais da personalidade, por sua vez correlacionaveis a escolha profissional. OBJETIVOS Identificar as principais defesas psiquicas (mecanismos de defesa do ego) utilizados por uma amostra de estudantes no momento de sua admissao ao curso de Medicina (area de Ciência Biol6gicas) atraves do DSQ correlacionando-as com aquelas apresentadas por outros estudantes no momento da admissao em outros cursos universitarios: uma amostra de estudantes de Direito (area de Ciências Humanas) e outra de estudantes de Engenharia (area de Ciências Exatas). u Diferenciar estilos de personalidade correspondentes a motivacoes psicologicas possivelmente associadas a uma escolha profissional especifica. u Investigar eventuais diferencas entre estilos defensivos presentes em estudantes ingressantes do curso medico e medicos residentes. MATERIAIS E METODOS A versao portuguesa do DEFENSE STYLE QUESTIONNAIRE foi aplicada a 241 estudantes ingressantes da Universidade Federal de Uberlandia, sendo 93 do curso de Medicina, 78 do curso de Direito e 70 do curso de Engenharia. O questionario aplicado consiste de 88 itens e depois de excluidos os 10 itens de tipo lie ou aceitabilidade social, os 78 restantes agrupam-se para medir 25 defesas definidas pelo idealizador do instrumento. Apurados os escores e verificada a normalidade das distribuicoes, foi efetuada uma analise de variancia (ANOVA) comparando-se as medias dos escores obtidos em cada defesa pelos sujeitos distribuidos quanto aos cursos escolhidos, sexo e faixa etaria. Encontramos diferencas estatisticamente significantes relativas ao uso de defesas...(au)
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 | 0.017 | 0.056 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".