Revisão sistemática de análises funcionais de comportamentos desafiadores no Brasil
Bibliographic record
Abstract
Contexto: As análises funcionais são consideradas o padrão-ouro para identificar a função de comportamentos desafiadores e determinar intervenções subsequentes. Embora recomendadas, sua utilização por analistas do comportamento é reportada como pouco frequente. Objetivo: Realizar uma revisão sistemática de artigos publicados com revisão por pares, que descrevam análises funcionais de comportamentos desafiadores como procedimento pré-tratamento, conduzidas no Brasil, independentemente do local de publicação. Métodos: Realizou-se buscas online nas bases PsycINFO, ERIC, ISI Web of Science, Biblioteca Virtual em Saúde e Google Acadêmico; adicionalmente contactaram-se telefonicamente grupos de pesquisa em análise do comportamento. Os estudos incluídos (i) foram conduzidos no Brasil; (ii) utilizaram análise funcional como pré-tratamento; (iii) recorreram a procedimentos experimentais e mensuraram comportamentos desafiadores; e (iv) demonstraram uma relação entre eventos ambientais e comportamento. Resultados: Identificaram-se 234 estudos; porém, apenas cinco atenderam aos critérios de inclusão. A maioria (80%) foi classificada como utilizando análise funcional breve, embora os autores as classificassem como análise funcional padrão. Nenhum estudo apresentou ou atingiu critérios de diferenciação nas análises funcionais. Conclusões: Conclui-se que estudos envolvendo análises funcionais para informar planos de tratamento são escassos no Brasil, sendo necessárias adequações nas pesquisas para alcançar a precisão requerida.
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 | 0.025 | 0.094 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.012 | 0.016 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".