A reemergência do sarampo no Brasil associada à influência dos movimentos sociais de pós verdade, fake news e antivacinas no mundo: revisão integrativa
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Analisar os trabalhos publicados envolvendo os recentes surtos de sarampo e sua relação com o fenômeno recente de pós-verdade, fake news e movimento antivacinas. Métodos: Revisão de literatura integrativa, nas bases de dados eletrônicas LILACS, PUBMED e SCIELO, com os seguintes descritores, em língua portuguesa: “sarampo”; “vacinação”; “notícias”; “recusa de vacinação” e “detecção de mentiras”, no período de 2013 a 2019. Foram empregadas etapas de combinações entre os descritores, em categorias, para a seleção dos artigos e análise. Resultados: Foram encontrados 3680 artigos, sendo 12 da base de dados SCIELO, 3639 no PUBMED e 29 no LILACS, que, após a aplicação dos critérios de exclusão, restaram 60 artigos. O Brasil aparece em três publicações (5% do total). Observou-se um crescimento linear entre as publicações, dos anos de 2013 a 2019. Considerações finais: A produção acadêmica mundial quanto ao tema, foi significativa no período, quando observado os componentes da ideia proposta de forma isolada, apontando alguns assuntos com maior ênfase que outros. Observa-se, entretanto, a necessidade de mais publicações envolvendo as temáticas de forma integrada, afim de que se possa estabelecer, ou não, associação dos termos na dinâmica causa-consequência.
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 | 0.007 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".