Brasil-Canadá: Lançando Sementes Através De Consulta Comunitária sobre o enfrentamento da violência contra a mulher
Bibliographic record
Abstract
RESUMO Objetivos Relatar a primeira experiência da Cátedra de Pesquisa em Saúde Urbana (Universidade Ryerson-Canadá) no Brasil, em colaboração com a Universidade Federal da Paraíba por meio de uma consulta de opinião comunitária sobre as estratégias de enfrentamento da violência contra a mulher, e oferecer subsídios que estimulem uma visão renovada de colaborações e parcerias internacionais entre programas de Enfermagem. Método Abordagem descritiva do tipo relato de experiência de docentes e discentes de Enfermagem brasileiros e canadenses, desde o processo de planejamento até a análise das informações obtidas. Resultados Essa experiência foi fundamental para o estabelecimento de colaborações científicas recentemente implementadas e em planejamento, consolidando o potencial da Enfermagem em participar de acordos científicos e tecnológicos entre Brasil-Canadá. Conclusão e Implicações para a prática Recomendamos que programas de graduação e pós-graduação de Enfermagem no Brasil promovam o intercâmbio de seu corpo social com diversos países, não apenas em projetos de pesquisa, mas também em projetos de desenvolvimento social valorizados igualmente na construção de um corpo de conhecimentos para a Enfermagem global.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".