Efeitos do Treinamento Cognitivo de Compaixão na quebrada: estudo misto
Bibliographic record
Abstract
Resumo Objetivo: analisar os efeitos do Treinamento Cognitivo de Compaixão (CBCT®) entre pessoas em situação de vulnerabilidade social. Método: estudo misto tipo transformativo sequencial com mesmo peso QUAL→QUAN. Grupos Focais aplicados no início (n=24) e três meses (n=11) após o CBCT®, para compreender o conhecimento dos participantes sobre emoções, (auto)cuidado e situações de estresse. A análise de conteúdo utilizou o software WebQDA ®. Os participantes (n=65) foram randomizados em controle (n=31) e intervenção (n=34), para avaliação de autocompaixão, estresse percebido e afetos positivos e negativos em três tempos. A ANOVA fatorial mista considerou fator dentre-participantes (tempo) e entre-participantes (local e grupo). Resultados: idade média (37), sexo feminino (88%), solteiras (51%) e pessoas negras (77%). Emergiram, antes do curso, as categorias temáticas: “Redução do sofrimento alheio como ponte para o autocuidado consciente” e “Vulnerabilidade social como potencializadora do baixo letramento emocional”. Em seguida, autocompaixão e consciência dos estados mentais para o ativismo social. A análise quantitativa demonstrou aumento significativo de autocompaixão dentre-participantes (p= 0,003); fator grupo (p< 0,001); redução do estresse percebido (p= 0,013); afetos negativos fator grupo (p= 0,005); e aumento dos afetos positivos (p< 001) dentre-participantes. Conclusão: o CBCT®️ teve efeito positivo sobre o bem-estar individual e promoveu impacto positivo no engajamento comunitário para a promoção do bem-estar social na quebrada. Registro Brasileiro de Ensaios Clínicos (RBR-3w744z.) em abril de 2019.
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 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| 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".