Psicologias indígenas em desastres: construção de linhas de cuidado ao Bem-Viver de povos originários
Bibliographic record
Abstract
Resumo Objetivo Em 2021, povos indígenas Pataxó, Pataxó Hãhãhãe e Tupinambá foram atingidos por inundações intensas na Bahia. A situação exigiu respostas imediatas das equipes locais de saúde, contando com a assessoria de especialistas em desastres e emergências em saúde pública. Esse estudo de caso aborda o processo de construção de linhas de cuidado ao Bem-Viver dos povos originários afetados, por meio do trabalho colaborativo entre etnias indígenas e equipes de políticas públicas de saúde. Método Foram analisados registros de reuniões, um curso de formação para profissionais de saúde indígena e três documentos de referência. Resultados Abordou-se possibilidades e desafios no cuidado ao Bem-Viver na fase de resposta pós-desastres e emergências em saúde pública, com a garantia da especificidade e do protagonismo das comunidades atendidas. Conclusão Foram apresentadas considerações para o processo de construção de linhas de cuidado ao Bem-Viver de povos originários, buscando oferecer subsídios à conformação de políticas públicas consoantes às particularidades sócio-histórico-culturais de cada etnia.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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".