Perfil de fonoaudiólogos que atuam em docência nos programas de residência multiprofissional em saúde no Rio Grande do Sul
Bibliographic record
Abstract
A proposta desta pesquisa foi conhecer o perfil dos fonoaudiólogos que atuam como docentes nos Programas de Residência Multiprofissional em Saúde (RMS) no Rio Grande do Sul, caracterizando aspectos sociodemográficos daqueles que atuam como preceptores/tutores, identificando como desempenham sua função e conhecendo sua motivação para este exercício. O estudo foi realizado por meio de um questionário semi-estruturado disponível em um site que deveria ser respondido virtualmente, composto por dezenove questões abertas e fechadas e disponibilizado aos fonoaudiólogos que atuam nas RMS do estado. A investigação teve a participação de 10 fonoaudiólogas em um universo de 15 profissionais. A análise dos dados quantitativos apontou uma população exclusiva de mulheres, com prevalência da faixa etária de 30 a 35 anos, cujo tempo de formação estava entre 9 e 28 anos e que já atuavam junto à RMS entre 1 e 3 anos. As informações qualitativas demonstraram o seguinte: a Fonoaudiologia está inserida há pouco tempo nestes Programas; todas as respondentes cursaram mais de uma pósgraduação; a carga horária dedicada às atividades da residência é considerada insuficiente; existe deficiência nas instalações físicas para o desenvolvimento do programa; a maioria das preceptoras/tutoras não recebe qualquer incentivo para realizar as atividades relativas à RMS; e que sua satisfação com relação ao Programa é boa ou regular.
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 | 0.004 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".