A MORTE EM CENA: SENTIDOS SIMBÓLICOS DO MORRER E REPERCUSSÕES NA HUMANIZAÇÃO DO CUIDADO
Bibliographic record
Abstract
A morte continua sendo tabu na sociedade, reforçado pela dificuldade humana em lidar com a própria terminalidade. Assim, os profissionais que enfrentam a morte em seu contexto de trabalho, se deparam cotidianamente com uma questão que, assim como todos os indivíduos, querem evitar. Nesse contexto, objetivou-se investigar os sentidos simbólicos sobre a morte e o morrer e as repercussões na humanização do cuidado. Foram entrevistados 11 profissionais de uma Unidade de Terapia Intensiva de um hospital escola do interior do Rio Grande do Sul. As entrevistas foram analisadas segundo a metodologia de Análise de Conteúdo de Bardin. Foram discutidas categorias sobre: concepções dualísticas da morte (natural x sobrenatural); as dificuldades de lidar com a terminalidade; as concepções de luto; as dimensões da humanização do cuidado; e os empecilhos para o cuidado humanizado. De acordo com os resultados da pesquisa, considera-se fulcral que os trabalhadores analisem o seu contexto de trabalho para identificar processos que podem gerar sofrimento psíquico. Deste modo, é fundamental potencializar momentos de discussão e planejamento, onde o trabalho seja de cuidado para com os sujeitos, sejam eles, equipe, pacientes ou familiares.
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 | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".