OS ESTIGMAS SOCIAIS RELACIONADOS AO ENVELHECIMENTO E AS MEDIDAS DE ISOLAMENTO DO COVID-19
Bibliographic record
Abstract
INTRODUÇÃO: Durante a pandemia foram implementadas medidas de isolamento buscando o enfrentamento ao novo coronavírus, sendo os idosos os principais atingidos por pertencerem ao chamado “grupo de risco”. Dessa forma, analisar as repercussões desta estigmatização na saúde dos idosos torna-se relevante. OBJETIVO: Objetivou-se identificar os estigmas sociais relacionados ao envelhecimento, enfatizados pelas medidas de isolamento ao COVID - 19. MÉTODOS: Caracteriza-se por uma pesquisa qualitativa e descritiva, utilizando o método de estudo de caso. Participaram do estudo 20 idosos (60 anos ou mais), integrantes de um grupo de convivência de um município da serra gaúcha. Realizaram-se entrevistas semiestruturadas, via aplicativo WhatsApp, a partir de chamadas de vídeo, no período de maio a junho de 2021. O tratamento dos dados coletados ocorreu a partir do modelo proposto por Minayo (2004). RESULTADOS: De modo geral, os idosos não mencionaram preconceito em relação a sua idade durante este período pandêmico. Todavia, foram relatados desafios como isolamento social (depressão, síndrome do pânico e falta de convivência), o impacto econômico em seus familiares, a polarização política, além das diversas opiniões frente às medidas de proteção. Mencionaram como positivo o aumento dos conhecimentos sobre o coronavírus no decorrer da pandemia e a importância das tecnologias digitais para adaptação à nova rotina e manutenção dos cuidados. CONCLUSÃO: Pode-se perceber que a pandemia trouxe impactos importantes na vida dos idosos e na sua saúde de maneira multidimensional. Além disso, percebeu-se uma heterogeneidade de percepções e interpretações frente ao isolamento social e a pandemia de modo geral.
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 | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".