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Enregistrement W1810989105 · doi:10.21696/rcsl072014585

La configuración de la maternidad a través de la inversión social en los niños. Ejemplos de Canadá y México

2014· article· es· W1810989105 sur OpenAlexaffabout
Lucy Luccisano, Glenda Wall

Notice bibliographique

RevueRevista de El Colegio de San Luis · 2014
Typearticle
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Labor, and Family Dynamics
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Como ha sido señalado por otros estudiosos en el ámbito del posneoliberalismo, la inversión social dirigida a grupos en riesgo se ha convertido en el enfoque central para los gastos sociales de los Estados-nación alrededor del mundo, y los niños, dado su potencial inherente, se han convertido cada vez más en el enfoque de las inversiones del Estado dirigidas a mejorar su futura integración en la economía de mercado. Este artículo detalla los resultados de dos casos de estudio de la regulación de la maternidad en dos contextos muy diferentes en los que las técnicas neoliberales dirigen la inversión hacia los niños. En Canadá, recientes campañas han instado a las madres a que inviertan grandes cantidades en sus hijos durante sus primeros años con el fin de mejorar su desarrollo cerebral y su eventual éxito en el mercado. En México, el programa antipobreza patrocinado por el Estado pretende aumentar el desarrollo del capital humano de los niños a través del sistema educativo como una manera de asegurar la futura inserción de los mexicanos de zonas rurales en la economía de mercado. Se comparan los resultados de entrevistas en profundidad realizadas con madres en el sur de Ontario y en zonas rurales de México. Si bien las experiencias de estas madres están marcadas por muchas diferencias culturales y de clase social, existen similitudes sorprendentes en términos de los efectos de un marco de inversión social en la regulación de la maternidad.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,425
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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