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Record W311585025 · doi:10.4000/laboreal.9992

Orientações para a avaliação das intervenções visando a prevenção dos Problemas Músculo-Esqueléticos ligados ao trabalho

2009· article· pt· W311585025 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueLaboreal · 2009
Typearticle
Languagept
FieldHealth Professions
TopicOccupational Health and Safety Research
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPsychologyMedicinePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

A melhoria das práticas de intervenção constitui hoje um desafio no campo da prevenção dos Problemas Músculo-Esqueléticos (PME) ligados ao trabalho. O desenvolvimento de conhecimentos respeitantes à intervenção em contexto de trabalho constitui dessa forma um desafio em termos de investigação, que convoca a temática da avaliação das intervenções. A pesquisa internacional no campo dos PME concentra grandemente os seus esforços e recomendações na avaliação dos efeitos das intervenções considerando o estado dos sintomas dos trabalhadores afectados e/ou a evolução das exposições.Neste texto, mostramos logo de início que esta orientação supõe a reunião de um certo número de condições importantes, frequentemente difíceis de reunir e geralmente subestimadas. Propomos que sejam levados em conta factores relativos à actividade de trabalho e às margens de manobra dos salariados ─ como critérios complementares da avaliação ─ sublinhando sempre a necessidade de esforços para torná-los operacionais. Num segundo momento, recordamos que a avaliação dos efeitos de uma intervenção é insuficiente para o desenvolvimento de conhecimentos sobre a intervenção em si : este supõe necessariamente a descrição precisa do processo de intervenção e a consideração do contexto do seu desenvolvimento. Enfim, a discussão sublinha o facto de que, na nossa perspectiva, a avaliação das intervenções constitui um projecto em si, que contribui directamente para a transformação do trabalho.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.667
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0020.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.002

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.

Opus teacher head0.081
GPT teacher head0.474
Teacher spread0.393 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it