CESAR VICTORA, médico epidemiologista. Uma vida de liderança científica mundial a serviço da sobrevivência de milhões de crianças.
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
O médico epidemiologista Cesar G. Victora, Professor Emérito da Universidade Federal de Pelotas, com doutorado em Epidemiologia da Assistência Médica pela Escola de Higiene e Medicina Tropical da Universidade de Londres, realizou extensas pesquisas em diversos estados brasileiros e atuou como pesquisador ou consultor em mais de 40 países, assessorando a Organização Mundial da Saúde (OMS) e o UNICEF. Suas principais contribuições científicas incluem a documentação da importância do aleitamento materno exclusivo para prevenir a mortalidade infantil e a construção de curvas de crescimento infantil atualmente adotadas em mais de 140 países. É Professor Visitante das Universidades de Harvard, Oxford, Londres e Johns Hopkins. Recebeu inúmeras condecorações internacionais, entre elas, mais recentemente, em 2017, o Canada Gairdner Global Health Award. Por meio de suas pesquisas, é responsável direto pela sobrevivência de milhões de crianças ao redor do mundo. A promoção da amamentação exclusiva e o monitoramento adequado do crescimento, dois dos legados deixados pelos estudos liderados pelo Prof. Cesar, evitaram e seguem evitando que milhões de crianças percam a vida precocemente.
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.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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 it