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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 machine prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.187
Threshold uncertainty score0.372

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0030.004
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0000.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.000

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.

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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
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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