A crise da pandemia da COVID-19 desnuda o racismo estrutural no Brasil
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Bibliographic record
Abstract
A pandemia causada pelo SARS-CoV-2 trouxe um novo desafio para a humanidade. O Brasil, por suas características de desigualdade extrema, foi impactado severamente pela COVID-19. Estes impactos foram particularmente severos entre a população negra. O objetivo deste trabalho é analisar se o racismo estrutural se reflecte na taxa de mortalidade por COVID-19 da população negra, nas cidades do Rio de Janeiro e de São Paulo. Os dados utilizados foram obtidos de fontes oficiais como IBGE, Agência Pública, Ministério da Saúde e as Secretarias Estaduais de Saúde. Os resultados mostraram que a população negra se tornou a maior vítima da doença. A média de óbitos entre negros é de 60,7% em comparação com as pessoas brancas que somaram 37,2% das mortes. Este estudo revela que a pandemia se tornou uma verdadeira tragédia para a população negra brasileira.
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 | 0.003 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.003 |
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