ACADEMIAS AO AR LIVRE COMO RECURSO DE SOCIALIZAÇÃO, BEM-ESTAR E PROMOÇÃO DA SAÚDE DA PESSOA IDOSA
Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.006 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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.
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".