Rumores de interesse para saúde pública na olimpíada do Rio de Janeiro: principais aspectos relacionados à vigilância sanitária
Bibliographic record
Abstract
Em 2016, a cidade do Rio de Janeiro foi sede das Olimpíadas, que ocorreu entre os dias 5 a 21 de agosto de 2016. A competição durou 17 dias e foi a primeira vez que a América do Sul sediou os Jogos Olímpicos e Paralímpicos. Atividades como esta configuram-se como Eventos de Massa e que, em geral, podem acarretar consequências em diversos setores da sociedade, inclusive na Saúde Pública. Analisar os rumores, de interesse para o Planejamento da Vigilância Sanitária nas Olimpíadas, capturados pelo Centro de Informações Estratégicas e Respostas de Vigilância em Saúde, da Secretaria de Saúde do Estado do Rio de Janeiro (CIEVS/SES-RJ). Estudo descritivo, de cunho exploratório, que utilizou como fonte de dados matérias publicadas pela mídia eletrônica, de domínio público. Os dados foram analisados no período de 01 de abril a 30 de setembro de 2016, que correspondem às fases: pré, durante e imediatamente após o evento Olímpico Rio 2016. Teve como fonte de dados secundários os clippings de notícias disponibilizados pelo CIEVS SES-RJ. O processo se desenvolveu em três etapas: levantamento dos clippings, a avaliação dos rumores contidos nestes e a classificação dos rumores dentro das 4 dimensões e os 24 elementos de planejamento de Evento de Massa relacionados à Saúde Pública. Foram localizados 81 clippings, contendo 1.187 rumores, 01 foi descartado. Do total de rumores analisados, 98 relacionam-se às ações macro operacionais do plano; 114 rumores referem-se aos principais riscos à saúde; 111 aludem à capacidade de resposta às emergências e 864 rumores reportam-se a transmissão de doenças infecciosas. A maior prevalência de eventos infecciosos pode estar também relacionada à definição dos problemas de saúde a serem monitorados. Pode-se concluir que o monitoramento por meio dos clippings é importante para a identificação de possíveis riscos à saúde e deve ser aprimorada e replicada, de forma a compor os instrumentos norteadores que subsidiam o planejamento para atuação do Setor Saúde, em especial das Vigilâncias Sanitárias em Eventos de Massa de qualquer natureza.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.005 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.006 | 0.003 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.044 | 0.073 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".