Perception of structural racism in access to public water supply in the Rua Nova bllack neighbourhood, in Feira de Santana, Bahia
Bibliographic record
Abstract
[por] Este estudo tem como objetivo avaliar a percepção da população do bairro Rua Nova a respeito da qualidade da prestação do serviço público de abastecimento de água sob a ótica do racismo estrutural. Para tanto, foi utilizada metodologia qualitativa buscando maior rigor técnico e empírico, e dentro dessa abordagem a Observação Participante como técnica de pesquisa, tendo-se recorrido aos instrumentos entrevista semiestruturada e dados secundários do IBGE. Como resultado, o bairro Rua Nova apresenta uma população de rendimento mensal baixo, com sua maioria percebendo até 2 salários-mínimos, e majoritariamente classificados pelo IBGE como de cor/raça negra. Os componentes do saneamento básico pesquisados estão praticamente universalizados em termos de cobertura, o abastecimento de água com 96,99% e esgotamento sanitário com 95,27%. Entretanto, a percepção dos moradores do bairro negro Rua Nova quanto à qualidade do serviço público prestado pela concessionária estadual foi central nessa pesquisa tendo se revelado desigual, por privar a população do direito à água com regularidade e quantidade suficiente, colocando em risco a saúde dessas pessoas. Tal ato é compreendido como discriminatório à população negra submetida ao racismo estrutural.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".