Associação político-partidária e influência da estrutura de incentivos na adesão dos municípios às políticas de saúde: evidências do Projeto Mais Médicos para o Brasil
Bibliographic record
Abstract
Resumo O projeto Mais Médicos para o Brasil é uma ação do programa Mais Médicos, formulada pelo governo federal e implementada pelos municípios brasileiros a partir de 2013. Sua finalidade é levar médicos brasileiros e estrangeiros para regiões onde faltam esses profissionais. O estudo investiga se há associação político-partidária e influência da estrutura de incentivos na decisão dos municípios em aderir ao projeto. Para tanto, utiliza dados de adesão dos municípios em função da filiação partidária dos prefeitos e realiza entrevistas com secretários de saúde de dois municípios selecionados da região de saúde de Limeira, no estado de São Paulo. Os resultados sugerem haver tanto associação político-partidária como influência da estrutura de incentivos. Conclui-se que mesmo em países federativos e com marcadas desigualdades regionais, políticas públicas nacionais que demandam cooperação de diferentes esferas de governo podem ser implementadas com relativo sucesso, desde que uma estrutura apropriada de incentivos tenha sido prevista na formulação da política.
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 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".