A dimensão clínico-assistencial do Núcleo de Apoio à Saúde da Família
Bibliographic record
Abstract
estar sempre com meu filho para que eu pudesse percorrer meu caminho.Aos meus filhos, Lucas e Helena, por serem a minha vida.Ao meu marido, Kael, por tanto amor. EPÍGRAFEPor trás das aparências há, e haverá sempre, outras aparências. Cornelius Castoriadis AGRADECIMENTOSAo professor Juan pela orientação e por todo o aprendizado que me proporcionou, me aproximando cada vez mais do que é ser uma pesquisadora.Aos colegas do NASF pelo incentivo em permanecer firme ao longo desta jornada.À amiga Flávia, parceira de escuta, que por muitas vezes me trouxe de volta a motivação para continuar.À amiga Alessandra, que por toda a vida esteve ao meu lado me mostrando muito mais sobre mim do que eu já havia sido capaz de ver.À Drª Marta, profissional incrível e que sempre acreditou, confiou e se interessou pelo meu trabalho, com quem aprendi o que é estar no SUS lutando com vontade e amor.À Secretaria Municipal de Saúde de Poços de Caldas, por permitir a realização da pesquisa em uma de suas unidades de Saúde da Família.A todos os colegas das unidades de Saúde da Família.A todas as mulheres que fizeram parte da história do grupo "Vem Ser Mulher".
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 | 0.006 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".