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Enregistrement W4214528851 · doi:10.55467/reder.v6i1.81

“Neo Colonialidad” y gestión del riesgo de desastres en América Latina

2022· article· es· W4214528851 sur OpenAlexaboutno aff
Mirian Hernández Macías

Notice bibliographique

RevueRevista de Estudios Latinoamericanos sobre Reducción del Riesgo de Desastres REDER · 2022
Typearticle
Languees
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Tectonic Studies in Latin America
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceCartographyGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El examen del desarrollo histórico de las organizaciones que los gobiernos en el continente Americano han desplegado para enfrentar desastres, muestra diferencias notables entre Estados Unidos (y Canadá) y el resto de los países latinoamericanos donde éste mantiene evidente rol hegemónico directo (en la relación bilateral y multilateral), e indirecto (a través de las agencias de la ONU incluidas las financieras como el Banco Mundial) en nuestro subcontinente. Esas diferencias pueden ser observadas tanto en la configuración de las administraciones públicas, en término de modelo de organización (Defensa Civil/Protección Civil, Manejo de Emergencias), como en las bases conceptuales del proceso de desastre con fines de intervención (fases del desastre) y la reinvención artificial de los conceptos riesgo, y resiliencia. Esas diferencias suponen una relación de colonialidad ampliamente reforzadas por las organizaciones internacionales mencionadas, a través de acuerdos diplomáticos adoptados en las convenciones internacionales desde Kioto hasta Sendai, etc.. Mientras tanto, los desastres mantienen una tendencia de aumento. Nuestro subcontinente, en su conjunto, asume aún la dominación neocolonial que se expresa precisa y nítidamente en esta esfera del desastre, particularmente en la medida en que la producción de conocimiento mantiene formas subordinadas.

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), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,353
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,234 · 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'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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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