Políticas públicas de enfrentamento ao trabalho infantil: desafios para atenção integral em saúde e intersetorialidade
Bibliographic record
Abstract
Resumo Este estudo objetiva analisar os atos normativos para combate ao trabalho infantil sancionados no Brasil entre 1990 e 2018. Pesquisa exploratório-descritiva em base documental e de natureza qualitativa. Foram incluídos 102 documentos: atos normativos publicados no Brasil dos anos de 1990 a 2018, que abordam o enfrentamento ao trabalho infantil. Os dados foram agrupados em uma matriz de análise, organizada por: tipo de ato normativo, ano de publicação, origem ministerial, observando-se os períodos políticos. Os resultados expressam diferenças significativas na formulação das políticas públicas, como ausência de atos normativos no setor de saúde na década de 1990, época em que o Sistema Único de Saúde se estruturava. Mudança no foco de investimento, da educação e transferência de renda para o Programa Bolsa Família, aumentando a responsabilização das famílias. As políticas de formação profissional, apesar de serem reconhecidas como instrumentos de combate ao trabalho infantil, apresentam contradições, pois preconizam uma atuação para atender aos interesses econômicos vigentes. Este modelo de construção e atuação se reflete na relação entre os diversos campos de políticas públicas para o enfrentamento do trabalho infantil, causando limitações nas práticas intersetoriais e na integralidade da atenção voltada para crianças e adolescentes.
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 | 0.009 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".