Tecnologias de apoio à implementação do guia alimentar para a população brasileira na atenção básica
Bibliographic record
Abstract
AGRADECIMENTOS À minha querida orientadora Patricia, pelo exemplo de liderança que não espera obediência, por me conduzir com tanta leveza e sabedoria no meu processo de aprendizagem sobre Nutrição em Saúde Pública, políticas públicas, pesquisa e docência, trabalho em equipe, comunicação, autoconfiança e, claro, feminismo.Agradeço especialmente por ter uma prática tão coerente com seu discurso político, por confiar no meu trabalho e exigir de mim a todo momento a construção de um pensamento crítico e investigativo, e a adoção de postura autônoma.Que grande privilégio e responsabilidade ser sua educanda!À minha família, em especial à minha mãe (Lourdes), ao meu pai (Donato), à minha irmã (Adriana), às tias poaenses e baianas, e ao tio Edmundo, por terem me apresentado Chico, Tom, Vinícius, Caetano, comida de verdade com afeto e tantas outras referências importantes para a humanização da minha prática como nutricionista atuante em saúde pública e pesquisadora.Agradeço pelo apoio, incentivo e especialmente por tê-los como importantes referenciais de amorosidade.
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 | 0.031 | 0.085 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.005 |
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".