Novas alternativas para tratamento do desvio ulnar dos dedos: usabilidade da OLADU e OCADU
Bibliographic record
Abstract
DEDICATÓRIA Aos meus pais, ao meu irmão, ao meu namorado, que me deram forças durante esses anos de trabalho, de ausência e tiveram paciência para suportar meus estresses.A minha orientadora/amiga/sócia/mãe postiça e a toda sua família, por continuarem a me acolher e a me darem carinho.Ao Thiago, que me ensina todos os dias a confiar em meus conhecimentos e acreditar e me incentivar em meus projetos.À Deus por me dar forças para realizar tudo o que me propus nestes anos e à Maria, que com suas graças me ajudaram a continuar, trabalho no HC, USP, atendimentos particulares e doutorado.AGRADECIMENTOS Agradeço aos meus pais por terem compreendido minha ausência, por terem me ensinado a ser batalhadora e terem me ensinado a ir atrás dos meus objetivos e a não ter medo de encarar o mundo.A meu irmão Raphael e minha cunhada Daisy por cuidarem dos meus pais.À minha orientadora que mais uma vez se manteve na parceria, continuando a me ensinar e me incentivar todos os dias a ser uma profissional melhor.Ao Thiago, meu "namorido", que nesses anos além da parceria na vida, me ensinou a não ter medo de encarar os riscos, a ultrapassar as barreiras psicológicas e dar asas ao que antes achava impossível.À todas as alunas que me auxiliaram nas coletas, Flávia, Jéssica IC, Bruna e a residente Jéssica.Aos meus alunos, que me ajudaram a perceber que não foi um erro ter assumido como professora temporária, principalmente assumir um cargo de alguém que admiro e respeito tanto.Principalmente a Turma XIII, que neste primeiro ano como docente oficialmente, me deu a honra de ser professora homenageada.Ao meu Co-orientador Prof Dr. Carlos Alberto Fortulan que desde meu mestrado têm me auxiliado no design e desenho dos modelos das órteses e tornouse um parceiro insubstituível para todas as pesquisas de nossa linha de pesquisa.Ao técnico Luiz Penazzi que auxiliou na impressão dos modelos parametrizados.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.002 |
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".