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Inovação social no terceiro setor: análise de ONGs de apoio a pessoas com infecções sexualmente transmissíveis

2025· dissertation· pt· W4413012408 on OpenAlexaboutno aff
Luiz Eduardo Giovanelli

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languagept
FieldSocial Sciences
TopicSocial and Economic Solidarity
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

versão revisada de acordo com a Resolução CoPGr 6018 de 2011.--Piracicaba, 2025.155 p. Dissertação (Mestrado) --USP / Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz".1. ONGs 2. Inovação social 3. Infecções sexualmente transmissíveis 4. Políticas públicas 5. Terceiro setor I. Título AGRADECIMENTOS Concluir este estudo, que simboliza o encerramento do mestrado, é um momento de imensa gratidão e reconhecimento pelo crescimento adquirido ao longo desses dois anos.Essa trajetória não foi trilhada sozinha, e esta dissertação é fruto de inúmeras colaborações de pessoas especiais, às quais dedico meu mais sincero agradecimento.Agradeço a Deus e a Nossa Senhora Aparecida por me permitirem realizar este sonho, sustentado pela fé que me guia diariamente.À minha querida mãe, Rosângela (in memoriam), hoje sigo com a certeza de que sua força e carinho continuam me inspirando e me acompanhando.Seu amor tornou-se o farol que guia meus caminhos, a brisa suave que acalenta meu coração e a força que impulsiona meus dias, foi por ela e com o carinho dela que consegui chegar até aqui.Agradeço ao meu pai, Alcídio, exemplo de vida e honestidade, cujo empenho em me educar veio sempre em primeiro lugar.Sem o apoio e o amor deles, eu não chegaria até aqui.Estendo minha gratidão à minha família, Alisson, Eduardo, Élcio, Gustavo Henrique, Marcus Vinícius, Maria Ines, e a todos os tios, tias, primos e primas que me fizeram acreditar que este sonho era possível.Vocês sempre serão minha maior fortaleza.Sou grato à Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) pela bolsa de estudos possibilitando a realização desta pesquisa.Agradeço ao ensino público e gratuito, base de toda a minha formação, da pré-escola ao mestrado.Aos professores que marcaram minha trajetória, minha eterna admiração, com um carinho especial à minha primeira professora, Vanilda (in memoriam) que, com sua dedicação me abriu as portas do conhecimento.Agradeço profundamente à professora Andrea Leite Rodrigues, cuja orientação transcendeu os limites acadêmicos.Sua sabedoria e apoio fizeram dela não apenas uma orientadora, mas também uma conselheira, amiga e parceira de pesquisa em todos os momentos.Minha gratidão se estende ao grupo NEPOT, coordenado por ela, onde tive a oportunidade de compartilhar conhecimentos e experiências enriquecedoras ao lado de pessoas incríveis.Agradeço sinceramente ao comitê de acompanhamento, composto pelas professoras Andrea Leite Rodrigues, Carolina Medeiros e Eliana Terci.Suas valiosas contribuições foram indispensáveis

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.022
Threshold uncertainty score0.044

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.018
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0030.002
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0010.004
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.040
GPT teacher head0.339
Teacher spread0.298 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2025
Admission routes1
Has abstractyes

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