Associação entre a aprendizagem implícita e as deficiências de automaticidade na marcha em pessoas com doença de Parkinson
Bibliographic record
Abstract
AGRADECIMENTOS O presente trabalho foi realizado com apoio da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior -Brasil (CAPES), Código de Financiamento 001.A construção deste estudo foi árdua, difícil, cheia de barreiras, mas que, com a colaboração de pessoas especiais aqui elencadas, seu desenvolvimento e finalização foram possíveis.Primeiramente, agradeço a Deus, pela força que me deu, por me guiar em todos os caminhos e por me iluminar diante de todas as dificuldades.Um agradecimento eterno à querida Professora Doutora Maria Elisa Pimentel Piemonte, uma pessoa dinâmica, inquieta (no sentido positivo) e sempre ativa, à quem tive a honra de ser orientado durante todo o período do doutorado, quem me incentivou a vencer importantes desafios acadêmicos e profissionais, e quem soube transmitir, em todos os momentos, o verdadeiro sentido da pesquisa.Meu MUITO OBRIGADO, Professora.Um agradecimento especialíssimo à todos (e realmente todos) da Associação Brasil Parkinson, em nome das queridas colegas fisioterapeutas, Dra.Érica Tardelli e Dra.Erika Okamoto, quem abriram gentilmente as portas da instituição para que todo esse processo fosse iniciado, desenvolvido e concluído.Minha eterna e sincera gratidão.Agradeço aos professores do programa, que com seus ensinamentos, puderam proporcionar mais conhecimento a um aluno em busca disso.meu MUITO OBRIGADO.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".