Os BRICS frente à pandemia da COVID-19: uma análise preliminar sobre políticas comparadas
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.
Bibliographic record
Abstract
A pandemia do novo coronavírus (COVID-19) atingiu todos os países do mundo, impactando os sistemas de saúde e atingindo as economias, desde as bases produtivas nacionais até as cadeias de produção e comércio mundiais. Com isso, a pandemia vem reposicionando o papel das políticas públicas e dos Estados-nacionais, uma vez que capacidades estatais em saúde precisaram ser fortalecidas e programas econômicos e sociais precisaram ser desenvolvidos para resgatar empresas e empregos. O objetivo deste trabalho é verificar, de forma preliminar, como os países que compõem os BRICS, afora o Brasil, têm enfrentado a pandemia, apontando algumas tendências comuns em suas abordagens. Metodologicamente, buscamos identificar convergências e diferenças nas ações dos governos de cada país BRICS no que tange às medidas de contenção da doença, políticas relacionadas à economia e aos empregos, bem como iniciativas de cooperação internacional. Concluímos com possíveis lições que podem ser extraídas destas experiências para o Brasil.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.029 | 0.005 |
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 it