Métodos de pesquisa mistos e revisões de literatura mistas: conceitos, construção e critérios de avaliação
Bibliographic record
Abstract
O emprego de métodos mistos e revisões de literatura mistas pode ser uma janela de oportunidades para que os pesquisadores se insiram no processo de internacionalização da ciência. Desse modo, o presente trabalho sistematiza conceitos, formas de construção e critérios de avaliação relacionados a pesquisas empregando métodos mistos e revisões de literatura mistas. No que se refere à metodologia, empregou-se uma revisão de literatura seletiva, considerando o critério de relevância do texto para que se tenha uma inicialização e compreensão dos aspectos essenciais relacionados a métodos mistos e revisões mistas. Em seguida, empregou-se um relato de caso que apresenta a percepção de pesquisadores brasileiros sobre uma experiência de ensino-aprendizagem com a temática de métodos mistos e revisões mistas. Como resultado, entende-se que o conhecimento sobre métodos de pesquisa mistos e revisões de literatura mistas tem potencial para aumentar a capacidade de investigação nacional e internacional; ampliar a massa crítica de revisores para a atuação em agências de fomento e em periódicos nacionais e internacionais; e, reforçar a colaboração internacional para desenvolvimento de projetos de pesquisa.
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 | 0.022 | 0.080 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.013 | 0.021 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.014 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".