Atualização do IVS a partir da Pnad contínua 2020 e 2021: aspectos metodológicos e breves comentários sobre seus resultados
Bibliographic record
Abstract
O Índice de Vulnerabilidade Social (IVS), desenvolvido pelo Ipea, é um indicador abrangente que avalia os níveis de vulnerabilidade socioeconômica em diferentes escalas territoriais, desde espaços intramunicipais até nacional. Baseado na ausência ou insuficiência de ativos essenciais para o bem-estar social, o IVS é composto por três subíndices: infraestrutura urbana, capital humano e renda e trabalho. Utilizando dados da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD), o IVS oferece uma medida objetiva para desagregações de sexo, cor e situação de domicílio, subsidiando pesquisas acadêmicas e políticas públicas voltadas para o enfrentamento da vulnerabilidade socioespacial. A transição do uso de dados do censo demográfico para a PNAD permitiu uma atualização mais frequente do IVS, embora tenha apresentado desafios metodológicos, como a compatibilização de variáveis ao longo da série histórica devido às mudanças na metodologia da PNAD ao longo do tempo.
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 | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".