A exploração sexual de crianças e adolescentes no contexto de grandes eventos: a Copa do Mundo no Brasil
Bibliographic record
Abstract
O discurso comum entre especialistas e sociedade civil é de aumento dos registros de violações de crianças e adolescentes em contextos de grandes eventos mundiais, especialmente a exploração sexual. A metodologia proposta para a pesquisa buscou identificar evidências da exploração sexual, tomou como case a Copa do Mundo de Futebol 2014, no Brasil, e contou com a sistematização de dados secundários (2012 à 2014). Os principais resultados gerados foram a oportunidade de ter as informações dos registros organizados em única base de dados e analisados de forma a se identificar a interferência do grande eventos. Dos resultados encontrados conclui-se que – os tipos de violações registrados cotidianamente, e que ocorrem no âmbito intrafamiliar e comunitário, repetiram durante o período do grande evento, com aumento dos registros de violência sexual, com marcada invisibilidade da exploração sexual. Na perspectiva da gestão, a pesquisa produziu dados e evidências que podem auxiliar os organizadores de eventos desta natureza a definirem estratégias concretas para prevenção destas violações. Na perspectiva científica, a pesquisa consiste em referência metodológicaa para futuros estudos quanti-qualitativos, e, investigação sobre a correlação entre responsabilidade social dos destinos turísticos e a garantia de direitos das crianças e adolescentes em contexto de grandes eventos. Palavras-chave: Brasil. Exploração Sexual. Turismo. Grandes Eventos.
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 | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".