Gestão Autônoma da Medicação, do Quebec ao Brasil: uma aposta participativa
Bibliographic record
Abstract
RESUMO Este artigo apresenta o contexto e os modos de construção da versão brasileira do Guia da Gestão Autônoma da Medicação (Guia GAM-BR), comparativamente ao Guia originário do Quebec. O Guia GAM-BR foi resultado de parceria estabelecida entre Brasil e Canadá que, por meio de uma pesquisa multicêntrica, transpôs ao contexto brasileiro o instrumento quebequense, a serviço dos usuários da saúde mental, visando ao aumento do seu poder de negociação em seus tratamentos medicamentosos. Tal transposição implicou mais do que ‘adaptação’: tratou-se da ‘transformação’ do Guia originário em um instrumento brasileiro. Entre essas transformações, destacam-se: substituição do ‘eu’ pelo ‘você’ como sujeito do enunciado das questões apresentadas pelo Guia; maior desenvolvimento do tema dos direitos; supressão das orientações para retirada progressiva da medicação. Além disso, o dispositivo grupal fez-se imanente à estratégia GAM brasileira. Longe de significar traição, tais transformações mantêm-se fiéis à forma participativa e cogestiva que orientou a elaboração da GAM na sua origem, como encarnação da experiência democrática e cidadã própria ao Quebec. Assim, o artigo busca colocar em análise a produção dos efeitos da estratégia GAM em solo brasileiro, na consideração à experiência democrática e ao processo de reforma psiquiátrica no 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.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".