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A PANDEMIA DE COVID-19 E O IMPACTO NO ORÇAMENTO DAS FAMÍLIAS

2022· article· pt· W4295812914 on OpenAlexaff
Estevão José Moço, Adriana Bertoldi Carretto de Castro, Matheus Da Silva Souza

Bibliographic record

VenueRevista Fatecnológica da Fatec-Jahu · 2022
Typearticle
Languagept
FieldComputer Science
TopicHealthcare during COVID-19 Pandemic
Canadian institutionsCascades (Canada)
Fundersnot available
KeywordsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)HumanitiesPhilosophyMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

A pandemia global instaurada pela identificação do novo coronavírus (Sars-CoV-2), em 2020, gerou impactos na população mais vulnerável economicamente. O intuito central deste artigo é apresentar os resultados obtidos por uma pesquisa executada para compreender os efeitos da pandemia no orçamento das famílias dos alunos da Fatec – Jahu. A metodologia aplicada foi a pesquisa de natureza qualitativa e com objetivos exploratórios e descritivos. Os dados obtidos com o questionário aplicado numa amostra de 115 alunos foram analisados por estatística descritiva. A maioria dos alunos utiliza orçamentos, porém, a minoria utiliza orçamentos formais. Dos orçamentos formais mais utilizados, o orçamento com anotações em papel foi o mais citado. A maioria dos alunos demonstrou conhecimento sobre a lógica necessária para se manter o orçamento superavitário, assim como reconheceu que o orçamento contribuiu muito para o enfrentamento da pandemia. Houve um equilíbrio entre queda e nenhuma alteração de renda familiar. A maior causa de queda no nível de renda com a pandemia foi o desemprego. Para os que tiveram aumento de renda, o principal motivo foi ter conseguido um novo emprego. Sobre o recebimento de benefícios específicos para a pandemia, a maioria afirmou que não os recebeu. A maioria dos alunos constatou aumento nos gastos, devido ao aumento nos preços dos alimentos, dos combustíveis e transporte juntamente com energia elétrica e água. Com base nos resultados obtidos, foi possível concluir que a prática dos orçamentos ajudou durante o período da pandemia.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.008
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Open science, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.381
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.005
Science and technology studies0.0040.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0080.006
Research integrity0.0010.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.002

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.

Opus teacher head0.065
GPT teacher head0.375
Teacher spread0.310 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes1
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