Políticas e Sistemas de Saúde Ibero-americanos - uma análise comparada: Entrevista de Eleonor Minho Conill.
Bibliographic record
Abstract
Entrevista - Eleonor Minho Conill é graduada em Medicina pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Mestre em Saúde Comunitária pela Université de Montréal e Doutora em Desenvolvimento Econômico e Social pela Université Paris I (Pantheon -Sorbonne). Atuou como docente e pesquisadora nas Universidades Federais do Rio Grande do Sul, Rio de Janeiro, Santa Catarina e na Escola Nacional de Saúde Pública da Fundação Oswaldo Cruz. Trabalha na área de políticas, planejamento, organização, avaliação e análise comparada de sistemas de saúde. Foi consultora de pesquisa na Escola de Governo da FIOCRUZ e na Red de Investigaciónen Sistemas y Servicios de SaluddelConoSur. Integra a Comissão de Política Editorial da Revista Ciência e Saúde Coletiva da ABRASCO e, é membro do corpo editorial da Revista Saúde em Debate do CEBES. Colaborou na fundação do Observatório Ibero-Americano de Políticas e Sistemas de Saúde (OIAPSS) coordenando o projeto para desenvolvimento da matriz analítica deste Observatório.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.003 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".