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Enregistrement W4412025008 · doi:10.53897/li.2025.0021.ucol

El derecho a ser científicas Colección de ensayos Volumen 1

2025· book· es· W4412025008 sur OpenAlexaff
María Elena Tejeda-Yeomans, Dulce Vargas-Bracamontes, J. Tagüeña-Martı́nez, Ana Júlia Mizher, Dagmar M. Hajducek, Elizabeth Ivonne Rovere, I. Cordero-Carrión, Maura E. Ramirez-Quezada, Olga Olinca Galván de la Cruz, Sara Centeno‐Leija, Xyoli Pérez‐Campos

Notice bibliographique

RevueUniversidad de Colima eBooks · 2025
Typebook
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueEthics and bioethics in healthcare
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

¿Qué se necesita para ser científica? ¿Qué obstáculos enfrentan las mujeres que desean dedicarse a la ciencia? ¿Cómo abrir caminos para que más niñas y jóvenes puedan lograrlo? Este libro reúne las voces de ocho científicas de México, Brasil, Argentina y España, quienes comparten, desde sus vivencias y reflexiones, cómo nació su interés por la ciencia, los desafíos que han enfrentado y los logros alcanzados a lo largo de sus trayectorias. Sus historias reflejan no sólo un profundo compromiso con el conocimiento, sino también su perseverancia frente a obstáculos estructurales que aún limitan el acceso de las mujeres al ámbito científico. En estas historias contadas por sus protagonistas, el ser científica de manera activa y con agencia, es el motor de cambio para gozar de la ciencia. A través de sus relatos, comprendemos que el derecho a ser científica no es sólo una cuestión de equidad y justicia: es clave para el avance de nuestras sociedades y el bienestar colectivo. Se trata de una invitación a imaginar nuevos futuros, a inspirarse en quienes ya están abriendo camino y a sumarse a la construcción del quehacer científico diverso e incluyente. El derecho a ser científicas. Colección de ensayos está pensado para ti, que quizás estás descubriendo lo que te apasiona, que te preguntas si también podrías formar parte de ese universo llamado ciencia. La respuesta no está escrita en una sola historia, sino en todas estas voces que, al reunirse, te invitan a encontrar la tuya. Porque el futuro también se construye con mujeres en la ciencia.

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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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,886
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,006
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,313 · 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
GenreAutre

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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