Determinantes do emprego de doentes crônicos: penalidades múltiplas de gênero e condição econômica no Brasil
Bibliographic record
Abstract
O objetivo deste artigo é investigar os impactos das doenças crônicas não transmissíveis sobre o emprego de indivíduos, segundo o gênero e a condição econômica no Brasil. A partir dos microdados da PNS 2019, aplica-se a Extended probit regression, cujos resultados mostram que o sexo feminino e a condição econômica fragilizada são os dois elementos que mais impactam negativamente as chances de ocupação de indivíduos doentes. Idade, posições de responsabilidade na família e a escolaridade mais elevada aliviam esses efeitos no mercado brasileiro para os doentes crônicos. As consubstancialidades de gênero, doença e pobreza prejudicam o envolvimento ocupacional das mulheres, e ainda se intensificam com a baixa instrução. Reflexões e ações baseadas nessas evidências podem mitigar os descompassos de gênero e de situação econômica dos indivíduos doentes no país.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".