Bibliographic record
Abstract
O presente estudo discute o papel da Folkcomunicação como um elemento terapêutico no acolhimento em saúde, uma vez que aproxima os profissionais da área dos seus pacientes, especialmente os mais vulneráveis sob uma perspectiva socioeconômica. Defende-se que por meio da folkcomunicação, o referido acolhimento torna-se integral, gera confiança, além da compreensão, aspectos imprescindíveis à adesão ao tratamento. O trabalho tem como base as experiências docentes do autor, somadas a estudos de caso, relatos e perspectivas, além de pesquisa bibliográfica centrada nos principais teóricos da Folkcomunicação. Essas experiências têm como eixo norteador a disciplina laboratório de comunicação, na qual os estudantes simulam atendimentos em um ambiente ambulatorial a pacientes (os quais são seus próprios pares) de estratos sociais subalternizados. Durante esse processo de ensino/aprendizagem, os discentes devem não apenas utilizar os protocolos de comunicação médica elaborados por pesquisadores das universidades de Calgary (Canadá), Cambridge (Reino Unido), Maastricht (Países Baixos), dentre outros, mas acima de tudo adotar uma linguagem folkcomunicacional, o que resultará no campo de estágio e no exercício profissional em orientações assertivas e humanizadas à população. Por fim, a Organização Mundial da Saúde (OMS) preconiza que a saúde é o bem-estar físico, mental e social; nas discussões expostas ao longo deste paper, é possível inferir que a Folkcomunicação é condição-chave à obtenção dessa tríade. Com base nesse entendimento, deve emergir ao longo de anos de pesquisa em estágio de pós-doutoramento um novo campo teórico: a Folkcomunicação em Saúde.
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 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".