Habitação em pandemia: os desafios da COVID-19 a partir da experiência de mulheres em situação de precariedade habitacional
Bibliographic record
Abstract
A partir da precariedade habitacional vivida por mulheres na Área Metropolitana de Lisboa, o artigo tem como objetivo central compreender, por um lado, as medidas criadas para reagir ao impacto da pandemia no sector da habitação e por outro, perceber o seu impacto, exequibilidade e efeito no contexto de lugares marcados pela exclusão socio-espacial.Metodologicamente parte-se de um inquérito realizado a mulheres que vivem em situação de habitação vulnerável, complementado com doze entrevistas em profundidade, bem como uma análise sistematizada da legislação proposta relativa à habitação para fazer face à pandemia em 2020.O artigo explorará os resultados do inquérito, refletindo também sobre as ações políticas e práticas dirigidas ao sector da habitação durante o primeiro ano da pandemia: as respostas, as perceções e os enviesamentos.Através da experiência de mulheres, os resultados apontam que a reação à pandemia no que se refere à habitação precária não foi nem suficiente nem adequada, aumentando a desigualdade para aquelas para quem 'ficar em casa' foi, ou ainda é, problemático.Palavras-chave: habitação precária, COVID-19, género e habitação, políticas de habitação. IntroduçãoA pandemia de COVID-19 trouxe-nos a nível global distanciamento da vida pública, sustentado pela máxima 'fique em casa', mudando a forma como nos relacionamos e vivemos em sociedade.Isolamentos e quarentenas formaram um novo léxico associado ao confinamento espacial.As epidemias expuseram historicamente o papel crítico do espaço na proteção da saúde e na contenção de doenças e infeções.Relativamente à COVID-19, as questões levantadas para aqueles que não conseguem cumprir o isolamento estipulado começaram, de imediato, a ser colocadas (Benfer et al., 2021;Mendes, 2020).Como ficar em casa em isolamento sem acesso a infraestruturas 1 joana.lages@iscte-iul.pt
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".