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Enregistrement W2999756876 · doi:10.33262/concienciadigital.v1i2.948

La migración de personas de las comunidades a la ciudad

2018· article· es· W2999756876 sur OpenAlexvenueno aff
Efraín Velasteguí López

Notice bibliographique

RevueConcienciaDigital · 2018
Typearticle
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Issues and Policies in Latin America
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPersonaPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La migración es un problema social en cualquier parte del mundo en el ecuador en los últimos años la migración ha aumentado, siendo ocasionados por falta de condiciones económicas la falta de oportunidad de trabajo que han llevado a la pobreza y haciendo que los padres de las familias salgan hacia las ciudades u otros países con la esperanza de buscar una mejor calidad de vida y así poder brindad una día mejor a su familia, pero ellos no se han dado cuenta de los serios problemas que desencadena la migración tales como la desintegración familiar, maltrato, abandono, trastornos emocionales, alcoholismo, problemas sociales tales como delincuencia, drogadicción, parte de las personas que quedan encargados del bienestar de sus hijos estos problemas aumentan cada día debido a la migración esto se debe también que en las comunidades rurales no hay fuentes de empleo por esta razón ellos optan por viajar a las grandes ciudades dos de las más grande ciudades del Ecuador donde se han visto más personas migrantes son en Guayaquil y Quito son ciudades donde la mayoría de personas de las comunidades rurales se han concentrado buscando nuevas oportunidades de empleo así poder dar un nivel de vida mejor de la que ellos tenían en las comunidades pero muchas de las veces esa emigración ha traído consecuencias como la forma de vida en las ciudades son peor porque no cuentas de buenos servicios básico o simplemente son discriminados por los grandes terratenientes que explotan en este caso a los indígenas de la sierra ecuatoriana.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,864
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,008
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,351 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2018
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