The absenteeism among the civil servants of a military hospital
Bibliographic record
Abstract
Este é um estudo descritivo realizado no Hospital Geral de Brasília, com o objetivo de analisar o absenteísmo -doença entre os servidores civis daquele hospital durante o ano de 2003, através do levantamento das licenças médicas registradas nos prontuários dos servidores civis do Serviço de Pessoal Civil do HGeB. Os resultados, entre os quais os índices de absenteísmo-doença encontrado (4,23 por cento), poderão servir de parâmetro para outros estudos, uma vez que não houve levantamento desses dados na instituição em anos anteriores. Observou-se também que os percentuais elevados de licenças médicas concentraram -se nas categorias abaixo do nível médio de formação educacional, confirmando que os grupos mais qualificados, que possui em geral o 3o. grau, tem menores índices de absenteísmo. Tanto para o sexo masculino quanto para ofeminino, o motivo mais freqüente das licenças médicas foram às doenças do sistema osteomuscular e do tecido conjuntivo. Em relação à duração das licenças foi detectado que há uma concentração de 61,8 por cento de afastamentos pelo período de até três dias, provocadaspor doenças do aparelho respiratório; o período de licenças mais longo foram decorrentes em sua maior parte de doenças do sistema osteomusculares. Considera-se que o absenteísmo-doença poderia ser reduzido com a adoção de políticas preventivas que visassem melhorar as condições de saúde e trabalho dos trabalhadores que atuam nesta instituição. Reconhecer a situação que o trabalhador vive no seu cotidiano torna possível pensar enfoques que privilegiam a promoção da saúde. Deve-se pensar sempre em gerar condições de vida e trabalho seguras, estimulantes, satisfatórias e agradáveis. Pensar na saúde do rabalhador nos remete à Carta de Ottawa, quando diz que a "saúde é construída e vivida pelas pessoas dentro daquilo que fazem no seu dia-a-dia: onde elas aprendem, trabalham, divertem-se e amam."
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 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) | 0.001 | 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".