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Enregistrement W3210850374 · doi:10.35537/10915/117859

Inversión pública en el desarrollo del Capital Mental. Primera medición

2019· dissertation· es· W3210850374 sur OpenAlexaff
Máximo Croce

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Languees
DomainePsychology
ThématiquePsychological Well-being and Life Satisfaction
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPersonaPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Partiendo de un concepto innovador de gasto social definido como capital mental, se intentará realizar la primera medición del gasto en inversión en capital mental, en este caso para la Provincia de Buenos Aires, durante el período comprendido entre 2013 y 2016. El gasto en inversión en capital mental es un concepto nuevo que surgió en Inglaterra en 2008, y se lo define como la totalidad de recursos cognitivos, emocionales y sociales con los que una persona cuenta para desenvolverse en la sociedad, adaptarse al entorno e interactuar con los demás y con el medio ambiente. Este conjunto de recursos incluye habilidades cognitivas (la atención, la memoria y el lenguaje), emocionales y sociales (la capacidad para reconocer y controlar las emociones, la empatía, las estrategias de afrontamiento), la capacidad de aprendizaje de manera flexible y eficiente y la resiliencia frente a situaciones de estrés, entre otros. Como el capital mental representa una constelación amplia de recursos que las personas pueden desarrollar durante toda su vida, el cuidado del mismo excede naturalmente el área de competencia de una jurisdicción determinada. De allí, la importancia de garantizar un enfoque intra e intergubernamental que conecte no sólo a los distintos ministerios entre sí, sino también a los gobiernos locales, organismos internacionales y organizaciones de la sociedad civil. Dos ejemplos ilustran la importancia de articular actores e intereses para adoptar y escalar hallazgos científicos que impactan directamente sobre el capital mental. En educación, la intervención temprana está asociada a menores niveles de participación en actos de violencia futuros, mejoras en la productividad laboral, mayores ingresos económicos, menor tolerancia a la corrupción, menor mortalidad materno-infantil y mayor equidad de género, entre otros. La amplitud y profundidad del impacto de las intervenciones educativas necesariamente supera la capacidad y alcance de un Ministerio o dependencia pública equivalente. De manera similar, en materia de salud la Organización Mundial de la Salud (OMS) sostuvo en 1948 que “la salud es un estado de completo bienestar físico, mental y social, y no solamente la ausencia de afecciones o enfermedades”. Más recientemente, la caracterizó como el emergente de una serie de factores que interactúan entre sí y cuyo desbalance o incumplimiento genera malestar o enfermedad. Estos componentes incluyen el estado de adaptación al medio (biológico y sociocultural), el estado fisiológico de equilibrio, el equilibrio entre la forma y la función del organismo (alimentación), y la perspectiva biológica y social (relaciones familiares, hábitos). Por ello, al sostener que “la salud es parte de la responsabilidad de los gobiernos”, la OMS interpela a un amplio conjunto de actores estatales y de la sociedad civil por fuera de lo estrictamente sanitario. Ambas temáticas -la educación y la salud- ilustran por qué el diseño de políticas basadas en evidencia requerirá cambios significativos en la naturaleza compartimentada de la administración pública y la gestión de gobierno. En los últimos años, esta conceptualización transversal del desarrollo humano se materializó en la visión trazada en los 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la Organización de Naciones Unidas (ONU), entre los que se encuentran terminar con el hambre y la pobreza en todas sus formas, garantizar la seguridad alimentaria y una nutrición mejorada, promover la salud y el bienestar mental y garantizar el acceso a educación de calidad y a la educación superior. Al ratificar su adhesión a la Agenda 2030, el Estado Argentino se comprometió a abordar aspectos cruciales para el desarrollo del capital mental en materia de educación, vivienda, seguridad alimentaria, provisión de servicios básicos, desarrollo urbano, protección social y gestión del riesgo. Esta agenda de cambio interpela a las 23 provincias y a la Ciudad Autónoma de Buenos Aires (CABA), ya que sus intervenciones tienen un impacto directo sobre la calidad de vida de la ciudadanía y su participación activa resulta imprescindible para alcanzar las 169 Metas propuestas para el año 2030. En el ámbito científico, la investigación transdisciplinaria será fundamental para determinar cuáles son las condiciones óptimas para el desarrollo de habilidades cognitivas y socioemocionales.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0040,018
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 GPT0,339
Écart entre enseignants0,323 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2019
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