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Enregistrement W3119601136 · doi:10.6035/10.6035/artseduca.2020.28.8

ENTREVISTA A PRISCYLL ANCTIL POR ANA M VERNIA

2020· article· es· W3119601136 sur OpenAlexaboutno aff
Ana Mercedes Vernia Carrasco

Notice bibliographique

RevueARTSEDUCA Revista electrónica de educación en las Artes · 2020
Typearticle
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueConflict, Peace, and Violence in Colombia
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Priscyll Anctil Avoine es investigadora en estudios de seguridad feminista. Su trabajo se centra en la encarnación y los procesos emocionales en las guerras contemporáneas y en la reintegración de mujeres excombatientes. Es candidata a doctorado en Ciencias Políticas y Estudios Feministas en la Université du Québec à Montreal (Canadá) por la que recibió la Beca de Posgrado Vanier. Previamente, realizó un Máster en Estudios de Paz, Conflicto y Desarrollo de la Universitat Jaume I (España). Su tesis doctoral, El cuerpo como lugar de resis- tencia política: la “reincorporación” de Farianas en la región nororiental de Colombia, analiza críticamente la corporización, los afectos y las emociones en el contexto de el acuerdo de pospaz con las Fuerzas Armadas Revolucionarias de Colombia (Farcep). Ha publicado varios artículos en reconocidas revistas y ha realizado investigaciones en España, Reino Unido, Colombia y Canadá. Participa activamente en la ONG Fundación Lüvo, promoviendo acciones creativas feministas y antirracistas hacia la construcción de paz.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,308
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,292 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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