A psiquiatria forense e a violência no contexto intrafamiliar
Bibliographic record
Abstract
A violência intrafamiliar é um dos tipos de violência mais recorrentes na sociedade atual, da qual decorre crimes como o abuso sexual, feminicídio, entre outros. Nesse sentido, a psiquiatria forense é uma área que une os conhecimentos da Psiquiatria no ambiente jurídico, mas ainda é pouco explorada para a elucidação de crimes e casos onde ocorreu a violência intrafamiliar. Dessa forma, o presente trabalho tem por objetivo realizar uma revisão sistemática acerca da prática da psiquiatria forense no contexto da violência intrafamiliar a fim de mensurar seu papel e sua importancia nesses casos. Como objetivos específicos visa: identificar os fatores clínicos mais abordados para o enquadramento de violência intrafamiliar; identificar aspectos sociocomportamentais e a relação com a violência intrafamiliar; demonstrar quais os tipos de violência intrafamiliar mais se publicou nos últimos dois anos. Resultados preliminares indicam que o papel da Psiquiatria forense vai muito além do auxílio na resolução dos casos, pois é possível identificar aspectos comportamentais associados à transtornos mentais antes mesmo desses crimes acontecerem, prevenindo e ajudando a minimizar esse fenomeno recorrente no país.
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 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
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.
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".