De vuelta a las raíces culturales de la mano de la ia: mid journey para el fortalecimiento de la identidad cultural yukpa
Notice bibliographique
Résumé
El principal objetivo del presente artículo es desarrollar una metodología que ayude a comparar las estructuras de datos categóricos observando en diferentes momentos así mismo superando las limitaciones de los enfoques tradicionales centrales en las variables cuantitativas por lo cual se propone una medida diversa de la distancia multivariante fundamentada en el análisis de correspondencia múltiples direccionada a identificar los cambios en la interrelación de las diferentes variables categóricas a lo largo del tiempo la metodología que se utilizó en el presente artículo es de carácter cuantitativa de tipo analítica y metodológica mediante un diseño no experimental donde se trabajó con datos organizados en múltiples ocasiones generando un conjunto analizado mediante el DIST-ACM para obtener representaciones estructurales a través de esto se construyen objetos matriciales que sintetizan la información de cada momento posteriormente se aplica un producto escalar de Hilbert-Schmidt para definir una medida de distancia denominada DIST-ACM la cual genera una comparación de las estructuras en diferentes ocasiones este procedimiento incluye lo que es la representación de los resultados en espacios reducidos facilitando una mejor interpretación en cuanto a los resultados la metodología evidencia ser efectiva en la identificación de similitudes y diferencias entre las estructuras de datos categóricos la medida disc DIST-ACM logra cuantificar cambios en la asociación de las variables y analizar la evolución de los individuos en diferentes contextos la validación tanto con datos simulados como reales evidencian la consistencia teórica y la aplicación de la práctica del método en conclusión este estudio logra aportar una herramienta clave para el análisis multi variante de los datos categóricos en diversos contextos dinámicos la propuesta no solo ampliar las posibilidades de investigación en las áreas relacionadas con la educación y ciencias sociales entre otros sino que también permite comprender la evolución de fenómenos complejos.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».