A CONTRIBUIÇÃO DA PERÍCIA PSICOSSOCIAL PARA A DECISÃO JUDICIAL EM 2ª INSTÂNCIA
Bibliographic record
Abstract
Este trabalho se refere à realização de uma pesquisa bibliográfica acerca da contribuição da perícia psicossocial e sua aplicabilidade nas demandas de 2ª Instância do Poder Judiciário do Estado do Tocantins. Foi realizado comportando vasta fundamentação teórica, numa perspectiva de elucidar a importância da intervenção da equipe técnica nos processos em grau de recurso. A discussão pautou-se pela análise da significância do papel da perícia psicossocial e de sua relevância para o melhor desfecho judicial, garantindo a segurança e a confiança de que suas demandas estão sendo recebidas com o compromisso de um resultado célere, eficaz, mas principalmente justo. Assim, defende-se a proposta de que o trabalho desses profissionais seja legitimado, reconhecendo a necessidade da elaboração do laudo psicossocial ou de sua revisão, atualizando as informações contidas nos autos, uma vez que a realidade social e psicológica é dinâmica e processual e deve ser considerada nesses casos, haja vista a importância de o Judiciário cumprir sua missão. Nessa perspectiva, a intenção deste trabalho é o de propiciar um debate criativo e produtivo da interface entre os saberes da Psicologia, Serviço Social e Direito.
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 | 0.006 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".