Mais é melhor? Das escolhas aos desafios conceptuais e metodológicos em narrativas pessoais de doença
Bibliographic record
Abstract
Na heterogeneidade daquilo que é entendido e vivenciado enquanto doença, um formato de concepção e análise desse fenómeno tem ganho relevância nos estudos sociais da saúde: as narrativas de experiência pessoal de doença. Estas fornecem materiais únicos para explorar as formas pelas quais os indivíduos dão sentido à doença, colocando em evidência modelos explicativos que articulam as dimensões da experiência pessoal e do conhecimento biomédico. \nNo projecto de investigação “Avaliação do estado do conhecimento público sobre saúde e informação médica em Portugal”, procuramos explorar, através de narrativas de doença, novas abordagens sobre o conhecimento em saúde. Colocando a tónica na multiplicidade e singularidade das experiências de saúde-doença, utilizamos uma metodologia qualitativa em regime sampling for range por forma a cobrir a maior diversidade de situações associadas a patologias específicas. Deste modo, torna-se possível explorar as diferentes trajectórias e sentidos que atravessam a relação entre os sujeitos e a doença. \nNeste artigo, apresentaremos as ferramentas metodológicas privilegiadas no projecto, das quais destacamos o uso adaptado do McGill Illness Narrative Interview (MINI), um guião de entrevistas orientado para narrativas pessoais de experiência de doença. Através de alguns resultados preliminares do nosso estudo, contribuiremos para a discussão em torno das vantagens desta opção, bem como dos desafios conceptuais e metodológicos que levanta.
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 | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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; 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".