Observatório iberoamericano de políticas públicas em saúde bucal
Bibliographic record
Abstract
Al recibir las copias “Construyendo un bloque por mas Salud Bucal Sao Paulo 2018 elaborado por el Observatorio Iberoamericano de Politicas Publicas en Salud Bucal, en portugues y espanol, senalo que la propuesta es la identificacion de escenarios y estrategias de los sistemas de salud de algunos paises de America Latina, con enfasis en las politicas de salud bucal La calidad de los articulos y la representatividad de los profesores presentes en esta propuesta establecen reflexiones y desafios que favorecen discusiones y divulgaciones de estudios y de investigaciones de modelos mas concordantes, para alcanzar indices y avances ideales en la salud bucal de las poblaciones involucradas, capaz de colaborar con la salud integral de las personas En este sentido, como responsabilidad social, las Universidades y las Escuelas de Odontologia asumen un papel fundamental, pues pueden, por medio del enfasis en la innovacion, en la planificacion estrategica y en las perspectivas de transformacion de la ensenanza con motivacion social, para contribuir a la formacion de lideres en la educacion y la salud Estoy muy contento y felicito a los maestros Fernanda Campos de Almeida Carrer Gilberto Alfredo Pucca Junior, Dorival Pedroso da Silva, Mariana Gabriel, Mariana Lopes Galante y Mary Caroline Skelton Macedo, organizadores, asi como a los equipos de academicos y profesores colaboradores de Brasil, Argentina, Bolivia, Canada Chile, Colombia, Costa Rica, Cuba, Ecuador, Haiti Mexico, Paraguay, Peru, Republica Dominicana y Uruguay por el empeno en la preparacion de estos informes Dejo tambien un agradecimiento especial a la Pro Rectoria de Cultura y Extension Universitaria de la Universidad de Sao Paulo por el apoyo en financiar esta divulgacion a traves del Edital Santander USP de Derechos Fundamentales y Politicas Publicas.
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 | 0.010 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.010 |
| Research integrity | 0.004 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.003 |
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".