Bibliographic record
Abstract
RESUMO Este trabalho tem o intuito de estudar as leis, diretrizes e bases da rede de atenção à saúde da pessoa com deficiência no âmbito do sistema único de saúde – SUS e os desafios enfrentados pelas pessoas com deficiência em meio a pandemia Corona — vírus nos atuais anos de 2020 e 2021. Trata-se de um estudo bibliográfico descritivo iniciado e realizado no período da pandemia com base em livros, artigos, site oficial do Ministério da Saúde, Organização Mundial de Saúde — OMS e revistas que acompanham e publicam sobre a temática no território brasileiro. diante disso, por entender que a maioria da população não tem acesso a todos serviços de atendimento saúde, por conta da precariedade, nos atendimentos. Este trabalho tornou-se fundamental para esclarecer possíveis duvidas pendentes acerca do assunto, ainda mais que se conclui com a temática mais vivida por todos e pelo mundo no ano 2020, a pandemia do (Covid-19). A análise visa de orientar os usuários deficientes do SUS, sobre seus direitos, deveres, e as políticas existentes capazes de gerar seu bem-estar na sociedade, vivendo como cidadãos com direito igualitário aos demais. Descritores de Saúde: Saúde Pública; Rede de Atenção do SUS; Politicas, Planejamento e Administração em Saúde; Pessoas com Deficiência; Covid-19.
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 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".