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Record W2965001118 · doi:10.34117/bjdv5n7-007

Territórios urbanos saudáveis: itinerários, vicissitudes e dialogias

2019· article· pt· W2965001118 on OpenAlexaboutno aff
André Luiz da Silva Lima

Bibliographic record

VenueBrazilian Journal of Development · 2019
Typearticle
Languagept
FieldHealth Professions
TopicHealth, Nursing, Elderly Care
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

O presente trabalho se assenta na reflexão em torno de alguns aspectos, considerados importantes, para a compreensão da noção de Territórios Urbanos Saudáveis. Inserida em contexto epistemológico de uma ciência comprometida com a transformação social, a reflexão aqui enunciada parte de uma investigação cujos pressupostos cunhados no âmbito da Saúde Coletiva são postos em interação com conceitos delineados por outras disciplinas, e se organiza sob a metodologia da pesquisa-ação, da noção de comunidade ampliada de pesquisa e da produção compartilhada de conhecimentos. A emergência da noção em questão, pode ser referenciada à conjugação de alguns processos significativos na história das políticas sociais: do importante movimento das Cidades Saudáveis, emergente no Canadá nos anos 1980; do projeto de Saúde ampliado concebido pelo Movimento Sanitário à partir da segunda metade dos anos 1970, e em parte consolidado com o SUS; e das correntes da teoria política – em alguns casos experimentados – de processos de descentralização político-financeira-operacional da gestão dos recursos públicos. Importa destacar que o locus da pesquisa que subsidia este trabalho se processa no conjunto de favelas de Manguinhos (para alguns, Complexo de Manguinhos), situado na região norte da cidade do Rio de Janeiro, caracterizado enquanto um território vulnerabilizado em suas dimensões social, ambiental, política e econômica. Desta forma, o itinerário percorrido destacará concepções de Territórios Urbanos Saudáveis, salientando vicissitudes de Manguinhos quanto aos limites e possibilidades de sua experimentação, com destaque aos sujeitos moradores e atuantes no território em questão.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.013
Threshold uncertainty score0.059

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0130.033
Scholarly communication0.0130.007
Open science0.0020.011
Research integrity0.0030.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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.

Opus teacher head0.031
GPT teacher head0.345
Teacher spread0.314 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2019
Admission routes1
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