Dinâmicas, transições identitárias e desenvolvimento profissional de enfermeiros na mercantilização da saúde
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: conocer las identidades profesionales de enfermeros portugueses y los sentidos de las transiciones en curso, para proporcionar el apoyo necesario a los desafíos de identidad profesional. Materiales y método: investigación de enfoque mixto realizada entre 2016 y 2017. Se utilizó el Inventario de Identidad Psicosocial de Zavalloni y Louis-Guérin como herramienta de recolección de datos, junto a una muestra de 102 enfermeros, de los cuales 19 fueron entrevistados posteriormente. Se analizaron datos que correspondían a los posibles selves, a la identificación del núcleo central, a los elementos periféricos de identidad profesional y las condiciones profesionales. Resultados: se verificó la existencia de un grupo dominante de enfermeros en una dualidad de identidad entre el enfoque en los cuidados y la autonomía profesional y el enfoque en las exigencias institucionales, con temor a la externalización del cuidado. Se identificó otro grupo profesional, más relacionado con el cuidado, que no presenta evidencias de institucionalización, sino que persigue un mayor desarrollo de las relaciones humanas y del conocimiento científico. Conclusiones: las posibles transiciones de identidad reconocidas pueden ocurrir según refuerzos y reconocimientos ofrecidos, que correspondan a factores de mercado y consecuente despersonalización del cuidado, o con la conquista de la autonomía y el rescate del cuidado, basado en la cientificidad profesional.
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 | 0.007 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".