MODELO CALGARY DE EVALUACIÓN FAMILIAR: MUJERES EN SITUACIONES DE VIOLENCIA Y REVOCACIÓN DE MEDIDAS DE PROTECCIÓN
Bibliographic record
Abstract
RESUMEN Objetivo: Conocer los puntos fuertes y débiles de las familias de las mujeres en situación de violencia a las que se les ha revocado la medida de protección de urgencia. Método: investigación descriptiva basada en el Modelo de Evaluación Familiar de Calgary, en el contexto de una Comisaría de la Mujer de un municipio del interior de São Paulo, Brasil, realizada entre septiembre y noviembre de 2021, con cuatro familias de mujeres a las que se les revocó la medida de protección. Los datos sobre la estructura, el desarrollo y la funcionalidad de la familia se recopilaron y analizaron utilizando el Modelo de Calgary. Resultados: las familias presentan similitudes que incluyen aspectos socioeconómicos, baja escolarización, consumo de alcohol, relaciones familiares conflictivas y relaciones transgeneracionales que, debido a su fragilidad, perpetúan el ciclo de la violencia. Sin embargo, los beneficios sociales, el apoyo religioso y el apoyo de los miembros de la familia fueron puntos fuertes. Conclusión: El modelo de evaluación familiar de Calgary proporciona una guía para que las enfermeras propongan planes de cuidados acordes con las complejidades de la violencia doméstica.
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 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".