VULNERABILIDADE SOCIAL, INIQUIDADES EM SAÚDE E MORBIMORTALIDADE MATERNA EM MULHERES NEGRAS
Bibliographic record
Abstract
A magnitude da vulnerabilidade social no Brasil se associa a um cenário complexo e controverso atravessado por injustiças e desigualdades evitáveis de gênero, raça/cor e socioeconômicas, assim como a múltiplos condicionantes culturais e psicossociais atrelados às iniquidades em saúde, que repercutem negativamente na situação de saúde de mulheres no período gravídico-puerperal, impactando na morbimortalidade materna. Nesse sentido, o presente capítulo focaliza os principais fatores de vulnerabilidade que contribuem para a morbimortalidade de mulheres negras no Brasil. Para isso, realizou-se levantamento bibliográfico, a partir da apreciação de artigos, publicações técnicas e normativos legais nacionais sobre o tema. Evidenciou-se as idiossincrasias, multidimensionalidades e interseccionalidades que trespassam os contextos de vulnerabilidade social, iniquidades em saúde e morbimortalidade materna em mulheres negras no país. Defende-se a importância do fomento e do fortalecimento de espaços de debates acerca da saúde da mulher negra no ciclo gravídico-puerperal, em vista do impulsionamento da transformação de práticas profissionais, educacionais e de políticas públicas de cunho eminentemente emancipatórias, de tal maneira que dignifiquem a promoção do cuidado em saúde com sentido, de fato e em ato, equânime, universal, igualitário e antirracista.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| 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".