Bibliographic record
Abstract
As evidências científi cas comprovam que os alicerces fundamentais para a saúde, a aprendizagem e o comportamento ao longo da vida são estabelecidos na primeira infância. A Comissão sobre Determinantes Sociais de Saúde da Organização Mundial da Saúde afi rma que uma abordagem integral voltada ao desenvolvimento infantil na primeira infância é estratégia fundamental para promover a equidade na saúde. O Conselho Nacional de Secretários de Saúde (CONASS), mobilizado por essas evidências e diretrizes globais, tem fomentado iniciativas de promoção da saúde a partir dos cuidados com a primeira infância. Em 2008, estabeleceu uma parceria estratégica com o Centre of Excellence for Early Childhood Development (Centro de Excelência para o Desenvolvimento na Primeira Infância) da Universidade de Montreal, Canadá. Fruto dessa aliança, produtos têm sido disseminados no Brasil e no exterior, dentre os quais se destacam: a versão em português da Enciclopédia sobre o Desenvolvimento na Primeira Infância; o relatório “Prevenir a violência pelo aprendizado na primeira infância”; o fi lme “As origens da agressão”. Promover uma aproximação e colaboração entre as pesquisas, as políticas e os serviços é essencial para qualifi car a assistência prestada à população. Intervir precocemente, sistematicamente e com efi cácia é fundamental para o alcance da equidade na saúde.
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 | 0.017 | 0.040 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.011 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
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".