A SUPERVISÃO DE ESTÁGIO EM SERVIÇO SOCIAL NO ESPAÇO DA GESTÃO DA POLÍTICA PÚBLICA
Bibliographic record
Abstract
O presente trabalho tem como objetivo apresentar aspectos que perpassam o processo de supervisão acadêmica em Serviço Social na gestão da política de saúde como espaço sócio-ocupacional de inserção do Assistente Social. Considerando que os Assistentes Sociais passam a desenvolver ações para além da execução terminal das políticas sociais, levantamos o debate da importância dos princípios do Projeto Ético-Político da categoria como norte de atuação dos Assistentes Sociais, mas também das possibilidades de espraiamento desses princípios no direcionamento das políticas públicas que se põem no tratamento da questão social. Nessa seara, o Assistente Social pode contribuir no tensionamento em favor da classe subalterna direcionando a política social para o atendimento aos reais interesses da população usuária dos serviços e minimizando os impactos perversos do modo de produção social, no âmbito da gestão da política, área pouco debatida e utilizada como campo de estágio. O espaço sócio-ocupacional que será analisado está relacionado à gestão da política de Atenção Primária em Saúde, como expressão mais próxima da política de saúde junto à população. Desse modo, são inúmeros os desafios desse espaço para os alunos de graduação em razão de não se configurar como espaço de atendimento direto aos usuários, mas que precisa ser apreendido através de um movimento de suspensão da realidade a fim de se tornar um campo cada vez mais significativo para atuação profissional.
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 | 0.014 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".