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Enregistrement W7021017249

Nivel de impacto de la campa??a social "ni una menos" en los aspectos cognitivos y actitudinales de la poblacion femenina del sector central del distrito la esperanza - Trujillo 2016

2017· dissertation· en· W7021017249 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuerenati · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueViolence, Education, and Gender Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationTheme (computing)Work (physics)Social impactQuarter (Canadian coin)Social issues
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La presente investigaci??n parte de las cifras recientes de la prevalencia mundial indican \nque alrededor de una de cada tres (35%) mujeres en el mundo han sufrido violencia, y \ndonde la mayor??a de estos casos son violencia infligida por la pareja. Decidimos trabajar \nen el Distrito de la Esperanza, ya que seg??n el Centro de emergencia de la Mujer \n(CEM), es el distrito que m??s denuncias ha recibido en el a??o 2015, a nivel regional. \nEl objetivo principal de esta investigaci??n es determinar el nivel de impacto de la \ncampa??a ???Ni Una Menos??? en los aspectos cognitivos y actitudinales de la poblaci??n \nfemenina de 15 a 44 a??os del Sector Central del distrito la esperanza en Trujillo, \nEl dise??o de contrastaci??n de esta investigaci??n es descriptiva-evaluativa, ya que se \nestudi?? la campa??a social ???Ni una menos??? y el impacto en los aspectos cognitivos y \nactitudinales. \nSe realizaron entrevistas a la directora del CEM - La Esperanza y a dos voceras de la \nCampa??a Social ???Ni Una Menos??? en Trujillo. Adem??s, se aplic?? encuesta a una muestra \nde 381 mujeres del sector Central del distrito La Esperanza. \nSe concluye que la campa??a tuvo un alto impacto en la poblaci??n femenina del sector \nCentral del Distrito La Esperanza, ya que conocieron la tem??tica de la campa??a, muchas \nde ella participaron, entendieron el mensaje que se quiso transmitir, est??n motivadas a \ncompartir la informaci??n para erradicar la violencia en su sector.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,226

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,353 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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