Construindo conhecimento sobre ocupação a partir de seus fundamentos: um campo em busca de justiça epistêmica e relevância social
Bibliographic record
Abstract
Nesta fala de abertura da primeira Conferência Mundial de Ciência Ocupacional, compartilho algumas das questões com as quais tenho me debatido, na esperança de que outros talvez apontem para alternativas na forma como procuramos soluções para o péssimo contexto global em que nos encontramos em 2022. As questões dizem respeito ao fato de identificar se as sociedades contemporâneas precisam do conhecimento que a ciência ocupacional está gerando, ou seja, se ele é útil para explicar as mudanças, padrões emergentes, riscos, conflitos, e inequidades perturbam as sociedades. Podemos ser relevantes para a mudança social? O que tento refletir é como validar formas de conhecimento corporificadas, subjetivas, holísticas e coletivas que sejam solidárias e construídas inclusivamente, criando um modelo de conhecimento verdadeiramente integrado, e ainda assim não arriscar o celebrado (e perseguido) status científico. Ao abordar estas questões, aponto para a interligação entre colonização e ciência, e para um processo cientifico que tem largamente desconsiderado as metodologias de conhecimento indígena, o conhecimento artesanal, a intersecção de pensamentos e sentimentos, e a ciencia nativa (ciência nativa), para citar alguns. Coloco também questões desafiadoras sobre se apoiamos os cientistas ocupacionais enquanto eles tentam consolidar novas linhas desafiadoras de investigação, alem de tentar compreender quantos compromissos devemos aceitar para alcançar um estatuto científico que seja semelhante a campos bem estabelecidos.
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 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.119 |
| Scholarly communication | 0.027 | 0.035 |
| Open science | 0.003 | 0.019 |
| Research integrity | 0.008 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".