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ACADEMIAS AO AR LIVRE COMO RECURSO DE SOCIALIZAÇÃO, BEM-ESTAR E PROMOÇÃO DA SAÚDE DA PESSOA IDOSA

2023· article· pt· W4323357289 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueRevista Foco · 2023
Typearticle
Languagept
FieldSocial Sciences
TopicPhysical Education and Sports Studies
Canadian institutionsDiscovery Air (Canada)
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesMedicineArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

A atividade física deve ser estimulada como forma de prevenir e controlar doenças crônicas não transmissíveis que comumente se manifestam na velhice, bem como a manutenção da independência funcional; devido ao ritmo frenético da vida na cidade, as academias ao ar livre (AAL) cresceram em popularidade como um local de socialização e exercícios para a maioria das pessoas. O objetivo deste estudo é demonstrar os benefícios que as academias ao ar livre utilizadas para a prática de exercícios físicos na cidade de Campo Grande, Mato Grosso do Sul, podem trazer para a saúde do idoso por meio de pesquisa bibliográfica e documental de caráter narrativo. Nota-se que, em Campo Grande, a maioria dos usuários das academias ao ar livre afirmam uma melhora na saúde geral, bem-estar e socialização, o que corrobora com os principais benefícios já descritos em estudos anteriores como estímulo para a inclusão social, redução da inatividade física e das dores, combate ao sedentarismo, prevenção das doenças crônicas e melhoria da saúde geral dos usuários idosos.

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.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.275
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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.

Opus teacher head0.102
GPT teacher head0.410
Teacher spread0.308 · 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