Contribuições do pensamento complexo para o conhecimento da enfermagem
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Identificar e discutir as contribuições da adoção do pensamento complexo para o conhecimento de enfermagem. Método: Trata-se de uma revisão integrativa de literatura, que abrangeu o período de 2015 a 2020, buscando as palavras-chave “Enfermagem” and “Pensamento Complexo” and “Edgar Morin” nas bases de dados da LILACS e BDENF, sendo selecionados 11 artigos. Resultados: Dentre os resultados, foi construída a categoria adoção e as contribuições do pensamento complexo para o conhecimento da enfermagem. Destaca-se que é preciso a compreensão da complexidade da saúde e lidar com as contradições e incertezas. Isto implica na criação de princípios teóricos e metodológicos articulados com os avanços da enfermagem enquanto ciência e profissão, considerando: a pessoa humana, à ética e o ambiente. Conclusão: A visão linear, determinista e calcada na certeza, precisa ser repensada e a buscar construção de modelos que lide com a complexidade da vida. Isto implica na construção de princípios teóricos articulados com os avanços da enfermagem enquanto ciência e profissão, considerando: a pessoa humana, à ética, o ambiente sujeito às variações entre a ordem, a desordem e a reorganização.
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 | 0.019 | 0.058 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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".