O papel da análise de dados em uma pesquisa participativa: o caso da Gestão Autônoma de Medicamentos (GAM)
Bibliographic record
Abstract
O presente trabalho visa a discutir o tema da analise de dados em uma pesquisa qualitativa, avaliativa e participativa. Este trabalho e desdobramento de uma pesquisa com tais atributos: trata-se da pesquisa Autonomia e direitos humanos: validacao do Guia de Gestao Autonoma da Medicacao – GAM (FAPERJ, 2011), realizada em um CAPS no estado do RJ. O instrumento que se esta validando (o Guia GAM) e voltado a rede publica de saude mental e se dirige aos usuarios de medicamentos psiquiatricos. O projeto GAM esta ligado aos movimentos sociais que visam ao fortalecimento das praticas coletivas e a promocao da participacao no campo da saude. Busca-se, no trabalho de campo no CAPS, incentivar a participacao e protagonismo dos usuarios em seu tratamento e ampliar as condicoes de exercicio de seus direitos. O carater de intervencao desta pesquisa e, portanto, primordial. Contudo, ela objetiva tambem fornecer recursos e instrumentos a toda a rede, ampliando a discussao dos temas trabalhados numa direcao participativa e cogestiva. Ela, assim, esta igualmente comprometida com a producao de conhecimento. Desse modo, o procedimento de analise de dados a ser empregado deve estar afinado com o processo de pesquisa e com os seus objetivos de fomento a participacao. Tendo em vista o carater de intervencao da pesquisa, a analise a ser realizada volta-se de fato a processos, e nao propriamente a dados. E preciso, entao, lancar mao de indicadores processuais e tecnicas analiticas que preservem a vivacidade dos acontecimentos em campo e sirvam de guia – e nao de regra – para outras experiencias de intervencao. Outra especificidade exigida por este tipo de pesquisa e que a analise se de nao por decomposicao, mas por acesso aos processos coletivos. Desse modo, a analise deve abarcar experiencias em que tomam parte todos os envolvidos na pesquisa: usuarios, familiares, trabalhadores, gestores e pesquisadores. A pesquisa GAM ja mencionada (FAPERJ, 2011) esta vinculada a Universidade Federal Fluminense e e parte do projeto multicentrico (UNICAMP-UFF-UFRJ-UFRGS) “Pesquisa avaliativa de saude mental: instrumentos para a qualificacao da utilizacao de psicofarmacos e formacao de recursos humanos” (CNPq, 2009), de parceria internacional entre Brasil e Canada e sob chancela da ARUC (Alliance Internacionale de Recherche Universites-Communaute). Palavras-chave: saude mental, participacao, pesquisa participativa, analise de dados, gestao autonoma da medicacao.
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 | 0.031 | 0.095 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".