A UTILIZAÇÃO DE PODCASTS PARA A CONSCIENTIZAÇÃO SOBRE VIOLÊNCIA CONTRA A PESSOA IDOSA: RELATO DE EXPERIÊNCIA
Bibliographic record
Abstract
A violência contra a pessoa idosa constitui fenômeno complexo, multifatorial, provoca impacto na saúde física e psíquica. Assim, faz-se necessário ser compreendida em seu contexto social, antropológico e epidemiológico. Este relato de experiência tem como objetivo descrever a utilização de podcasts como ferramenta para a divulgação de informações a respeito da violência contra a pessoa idosa. Trata-se de uma ação realizada pelo Projeto de Extensão GerAções que produziu uma série de quatro podcasts com seguintes temas: “Violência contra a pessoa idosa e a atuação dos profissionais de saúde”; “A experiência da delegacia civil e da promotoria na condução de casos de violência contra a pessoa idosa”; “Características dos casos de violência contra a pessoa idosa do município de Alfenas”; e “Violência contra a pessoa idosa na percepção de um idoso”. Os podcasts foram hospedados na plataforma Anchor e divulgados nas mídias sociais. Postagens complementares sobre a temática e interações com os seguidores por meio de enquetes pertinentes ao tema também foram realizadas. Observou-se uma receptividade e participação satisfatória dos seguidores com a temática por meio das respostas obtidas em um quiz interativo e como interação por meio das mídias sociais. Conclui-se que as ações educativas por meio de ferramentas digitais foram de extrema importância para a construção de uma consciência maior a respeito de uma temática tão relevante. Além de criar um conteúdo para promoção da saúde, através de um trabalho colaborativo e interprofissional, ações que possam ajudar a comunidade no enfrentamento dos desafios e manutenção da saúde dos idosos.
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 | 0.006 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".