METODOLOGIAS DE INVESTIGAÇÃO CIENTÍFICA EM SAÚDE
Bibliographic record
Abstract
O seminário sobre Metodologias de Investigação Cientifica, ocorrendo durante as actividades extra curriculares anualmente organizadas durante o mês de Julho, pretende disponibilizar aos Estudantes dos Cursos da Faculdade de Ciências de Saúde (Enfermagem, Farmácia, Medicina, Medicina Dentária, Nutrição, Optometria), conceitos estruturantes da metodologia de investigação científica em saúde, um espaço de experiencia prática para os estudos em curso assim como um apoio a posterior publicação para divulgação do novo conhecimento produzido. Os conteúdos estão organizados em quatro módulos, dirigidos aos Estudantes de todos os Cursos da FCS em função dos respectivos semestres, conforme estipula o parágrafo 4 do Artigo 9º do Regulamento de Iniciação Cientifica: Modulo 1, 3º semestre, introdução à metodologia de investigação científica, revisão bibliográfica, elaboração do protocolo de estudo; modulo 2, 5º semestre, recolha, análise e interpretação de dados; modulo 3, 7º semestre: elaboração de relatório, preparação da apresentação dos resultados, publicação de artigo científico. O módulo 4, destina-se a estudantes do 5º e 7º semestres e trata de investigação qualitativa, com conteúdos preparados em parceria com a Universidade Saskatchewan do Canada. O seminário inicia-se com um pré teste que será repetido no final do programa para avaliar a aquisição de conhecimentos pelos participantes. O processo de ensino – aprendizagem utiliza a exposição teórica apoiada por áudio visual, a discussão e trabalho em grupos.
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 | 0.085 | 0.119 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.013 | 0.017 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.008 |
| Open science | 0.004 | 0.008 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.003 |
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".