Nuevas perspectivas sobre desigualdad y política social en América Latina
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Es ampliamente conocido que América Latina es la región más desigual del mundo (Ábramo, 2019; Lustig, 2020; Sánchez-Ancochea, 2020). En la actualidad, el 10% de la población más rica de la región concentra el 71% de la riqueza, mientras que aproximadamente un tercio de la población vive por debajo del umbral de la pobreza (CEPAL, 2020). La pandemia del COVID-19 no sólo profundizó la desigualdad, sino que dejó en evidencia las enormes diferencias entre territorios, etnias, géneros y ocupaciones sociales en aspectos tan diversos como acceso a internet, servicios de salud, agua potable en casa y seguridad alimentaria. Varios factores estructurales configuran este crudo panorama de las múltiples desigualdades: los legados de la estructura colonial que operaron en contra de afrodescendientes e indígenas (Acemoglu et al., 2001); la economía basada en la explotación de materias primas (Williamson, 2015; Ocampo, 2017; Frankema, 2009); las limitaciones de los Estados en la provisión de servicios públicos de buena calidad (Otero-Bahamón, 2020); democratizaciones incompletas (Acemoglu y Robinson, 2006; Boix, 2003); la sobresaliente capacidad de determinados grupos de poder de moldear la política pública (Fairfield, 2015; García-Montoya, 2020); políticas sociales segmentadas (Pribble, 2013; Garay, 2017); así como dinámicas de corrupción y clientelismo (Berens, 2021), entre otros.
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.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle