CONSIDERAÇÕES TEÓRICAS DO DIÁLOGO DELIBERATIVO: CONTRIBUIÇÕES PARA PRÁTICA, POLÍTICA E PESQUISA EM ENFERMAGEM
Bibliographic record
Abstract
RESUMO Objetivo: este estudo visa discutir e refletir sobre concepções teóricas e metodológicas no uso do diálogo deliberativo e sua contribuição para prática, política e pesquisa em enfermagem. Método: foi realizado estudo teórico e reflexivo sobre a abordagem metodológica do processo de deliberação e suas concepções teóricas. O artigo também fornece uma descrição geral das principais características e passos fundamentais que podem ser utilizados para guiar o desenvolvimento uma sessão de deliberação. Resultados: diálogo deliberativo envolve conversações propositadas e facilitadas entre pessoas interessadas para alcançar consenso sobre prioridades em serviços de saúde e decidir coletivamente sobre estratégias para ação utilizando síntese de evidências de pesquisas e experiência contextual. É uma estratégia de translação de conhecimento que envolve indivíduos, comunidades e instituições no uso de conhecimento científico para realizar mudanças fundamentadas. As principais características desse método são seleção cuidadosa dos participantes, elaboração de documento de leitura com síntese de evidências, facilitação neutra e habilidosa, uso de abordagens inovadoras para atividades grupais e análise de dados com métodos integrados. Conclusão: princípios de diálogo deliberativo têm sido utilizados para a tomada de decisão política, com pouco uso nos cuidados de enfermagem. Seu uso pode ser uma experiência única para o campo de enfermagem, contribuindo para mudanças nas práticas e políticas. Também pode ser utilizado como estratégia para coleta dados em pesquisa qualitativa, como uma nova forma de construir conhecimento científico. Diálogo deliberativo é uma abordagem inovadora que pode proporcionar enfermeiros mais críticos-reflexivos, mais práticas baseadas em evidências e melhores resultados de saúde.
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 | 0.040 | 0.044 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.047 |
| Scholarly communication | 0.026 | 0.014 |
| Open science | 0.002 | 0.012 |
| Research integrity | 0.006 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".