Atuação do profissional das técnicas radiológicas em medicina veterinária
Bibliographic record
Abstract
Introdução: A radiologia veterinária apresenta basicamente a mesma metodologia do que é empregado na radiologia médica humana, consistindo na aplicação de radiações ionizantes e não ionizantes para diagnosticar e tratar patologias que acometem os animais. Objetivos: Abordar a importância do profissional da radiologia na medicina veterinária, mostrando que sua atuação é um peso de grande importância como de qualquer outro profissional do setor, contribuindo com um resultado melhor na realização dos exames, o estudo busca classificar o perfil acadêmico e profissional do técnico/tecnólogo, atribuindo as principais caracterizações a esses. Metodologia: O presente estudo foi elaborado a partir de uma revisão de literatura narrativa, utilizando de artigos científicos das bases de dados eletrônicos: SCIELO, CAPES e LILACS, para a busca dos dados utilizou-se ainda os seguintes descritores para a seleção e direcionamento do estudo: radiodiagnóstico veterinário; raios-X; medicina veterinária. Resultados e Discussão: Dentro da radiologia veterinária observa-se que não se costuma associar o nível de formação acadêmico do profissional com o perfil para atuação na área. Geralmente o que destaca e se atribui importância é na experiência prévia dentro do mercado da medicina radiológica, seja em qual for o setor atuante. Além da radiografia convencional pode-se também fazer uso de outras modalidades de exames dentre as quais a radiologia odontológica, tomografia computadorizada (TC), ressonância magnética (RM) e ultrassom (US). Na radiologia veterinária sua metodologia é basicamente a mesma daquela que é apresentada na radiologia médica humana, na qual consiste na aplicação de radiações ionizantes e não ionizantes usadas tanto para fins diagnósticos como terapêuticos. Conclusão: O profissional atuante poderá ter formação acadêmica como nível de tecnólogo ou técnico, não sendo este um fator de peso para ingressar no mercado de trabalho da radiologia veterinária, o que pode ser levado em conta seria sua experiência adquirida em outros setores das áreas.
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 | 0.015 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.004 |
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".