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Enregistrement W7029743397

La gestión educativa descentralizada en el Perú y el desarrollo de las funciones educativas de los gobiernos regionales: el caso de Ica

2017· article· es· W7029743397 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueAmericanae (AECID Library) · 2017
Typearticle
Languees
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLibraries and Information Services
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésContext (archaeology)Balance (ability)Population
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El estudio ha tenido como objetivo poner de relieve los desafíos que enfrenta la descentralización educativa en las regiones, analizando de modo particular el funcionamiento y los problemas de gestión de las Gerencias de Desarrollo Social y las Direcciones Regionales de Educación a partir del análisis de un caso. La investigación se llevó a cabo entre el año 2011 y mediados de 2012, un periodo particularmente importante para el proceso descentralizador en el campo educativo, tanto por la coincidencia del inicio de nuevas administraciones políticas en los niveles de los gobiernos central, regional y local, como por los cambios impulsados por la nuevas autoridades del Ministerio de Educación (MINEDU). El estudio, en primer lugar, ha buscado conocer los avances logrados desde los gobiernos regionales en cuanto a la implementación de las funciones educativas a través de las Gerencias de Desarrollo Social (GDS) y las Direcciones Regionales de Educación (DRE). En segundo lugar, se ha querido identificar las principales barreras y dificultades que las instancias intermedias –principalmente las DRE– enfrentan para poder asumir a cabalidad las competencias y responsabilidades transferidas. En relación con esto último, se ha puesto atención al tipo de relaciones de coordinación y articulación entre el nivel central y el nivel regional.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,322
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,007
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,258 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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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