Desenvolvimento motor de lactentes expostos à sífilis: oportunidades motoras no ambiente domiciliar e fatores socioeconômicos
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Investigar a associação entre o Desenvolvimento Motor, as oportunidades motoras presentes no ambiente domiciliar e fatores socioeconômicos de lactentes expostos à sífilis. Métodos: Trata-se de um estudo transversal, exploratório e quantitativo. Participaram da pesquisa 57 lactentes expostos à sífilis. Os instrumentos utilizados foram uma ficha de avaliação, o questionário Affordances in the Home Environment for Motor Development Infant-Scale e a Alberta infant motor scale. Para a relação entre o DM, os aspectos socioeconômicos e as oportunidades motoras foi utilizado Coeficiente de Correlação de Spearman. Resultados: A escolaridade paterna, brinquedos de motricidade grossa e a pontuação total do AHEMD-IS apresentaram correlação com o DM. A escolaridade paterna também correlacionou-se com a pontuação total da AHEMD-IS, a renda familiar com a disponibilidade de brinquedos de motricidade fina e a escolaridade materna com o espaço físico domiciliar. Conclusão: As oportunidades motoras no ambiente domiciliar e a escolaridade paterna estão associadas a melhor desempenho no DM, assim como, a escolaridade paterna também está relacionada a melhores oportunidades motoras.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".