PERFIL DOS ASSISTENTES SOCIAIS DA SECRETARIA DE ESTADO DE SAÚDE DE MATO GROSSO LOTADOS NO MUNICIPIO DE CUIABÁ
Bibliographic record
Abstract
DOI: 10.18312/connectionline.v0i14.328 O levantamento do perfil profissional de uma determinada categoria pode oportunizar a construção de instrumentos de reflexão e direcionamentos para elaboração de políticas de gestão do trabalho e educação permanente em saúde. O presente estudo teve como objetivo identificar o perfil e área de atuação dos profissionais de Serviço Social da Secretaria Estadual de Saúde de Mato Grosso lotado no município de Cuiabá. Trata-se de uma pesquisa direta quantitativa, onde o instrumento adotado para a coleta de dados foi o questionário auto-aplicável, contendo 30 (trinta) perguntas fechadas que permitiu identificar o perfil do universo pesquisado em seus aspectos relativos a gênero, aspectos econômicos, pós graduação, tipo de vínculo, cargos e filiação partidária. Do total de 121 (cento e vinte e um) profissionais para levantamento de coleta de dados, destes 71,9% devolveram o questionário respondido, 24,8% não devolveram e 3,3% não quiseram participar da coleta de dados. Palavras-chave: Perfil; Assistente Social; SES de Mato Grosso.
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 | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".