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Record W4387783082 · doi:10.15210/rps.v9i01.25260

TRANSFORMAÇÕES POLÍTICO-ECONÔMICAS E POLÍTICAS PÚBLICAS PARA MULHERES NA PERSPECTIVA DA FEMINIZAÇÃO DA POBREZA NO BRASIL (1995-2015)

2023· article· pt· W4387783082 on OpenAlexaff
Taís Dias de Moraes

Bibliographic record

VenuePerspectivas Sociais · 2023
Typearticle
Languagept
FieldEnvironmental Science
TopicRural Development and Agriculture
Canadian institutionsMonsanto (Canada)
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Este artigo analisa as contradições socioeconômicas existentes na diferenciação de gênero, por meio do estudo sobre os Domicílios Chefiados por Mulheres (DCMs) como variável chave para o entendimento da Feminização da Pobreza (FP) no Brasil. Por meio de análises quantitativas dos dados da PNAD e de pesquisa teórica acerca desse tema, o estudo constatou que, no Brasil, políticas de caráter neoliberal intensificaram, no período, a reprodução da vulnerabilidade das mulheres e dos domicílios chefiados por elas, não apenas na questão do rendimento, mas também em relação às estruturas que permitam qualidade de vida. Além disso, as políticas consideradas desenvolvimentistas, ainda que tenham representado certos avanços, não apresentaram mudanças significativas, tendo em vista os limites de atuação dos Estados periféricos frente ao contexto de globalização e de "capitalismo neoliberal". Conclui-se, portanto, que, mesmo em um período caracterizado por relativa estabilidade e crescimento econômico na história recente, as mulheres e suas famílias continuaram em posição mais vulnerável, seja pela falta de uma inserção feminina plena no mercado de trabalho ou pela reprodução continuada da exclusão social de mulheres pobres e da população negra por meio de políticas restritivas.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.565
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.003
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0180.031

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.

Opus teacher head0.032
GPT teacher head0.305
Teacher spread0.272 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2023
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