The use of the Calgary model in nursing dissertations and theses: a bibliometric study / Utilização do modelo Calgary em dissertações e teses de enfermagem: estudo bibliométrico
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Analisar indicadores bibliométricos de dissertações e teses de Enfermagem sobre o Modelo Calgary de Avaliação Familiar (MCAF) produzidas no Brasil. Métodos: estudo bibliométrico, cuja amostra foi constituída por catorze dissertações e sete teses, publicadas no período de 2002 a 2014, selecionadas através de consulta ao Portal Capes, BDENF, BDTD e ao CEPEn. Resultados: os indicadores evidenciam um quantitativo reduzido de publicações acerca da temática, no período investigado. A maioria dos trabalhos foi de Programas de Pós-graduação em Enfermagem da Região Sudeste. A maior parte dos estudos pesquisados foi na modalidade de dissertação. Houve predominância de estudos com enfoque qualitativo. Conclusão: apesar do número pouco expressivo de dissertações e teses de Enfermagem que utilizaram MCAF no Brasil, os estudos baseados nesse modelo despertaram o interesse dos pesquisadores em disseminarem o conhecimento produzido através de prestigiosos periódicos científicos da área.
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 | 0.044 | 0.211 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.039 | 0.065 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.007 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".