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Enregistrement W7056185693

Educación y pobreza: factores de cambio social

2023· article· en· W7056185693 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDialnet (Universidad de la Rioja) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMagnetic Field Sensors Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationWork (physics)PretextLimitingCircumstantial evidenceFilter (signal processing)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research article explores the factors related to social change through education in contexts of impoverished and marginalized youth in Veracruz. For this purpose, it recompiles data from the collection of information gathered from a project on young people through a qualitative approach carried out in medium-sized cities of that state, in which the political participation of young people was the main focus, but the educational issue was very important to understand the youth trajectories.\nOur article stems from the research “Promoting spaces for civic participation, inclusion and the reduction of Violence” sponsored by the IDRC (International Development Research Center of Canada). Which focused on the social inclusion and citizenship of young people in environments of violence, vulnerability and exclusion in the state of Veracruz. It was carried out in collaboration with the Universidad Veracruzana, the Municipal Services Center (CESEM) and the Movement to Support Working and Street Children (MATRACA-AC) during 2017 to 2020. The survey of the project from which we recovered data For this work, the research consisted of 20 focus groups, 46 interviews with young people and 14 with teachers in Xalapa, Coatzacoalcos, Veracruz and Poza Rica, cities in the State of Veracruz. The data indicates that, at minimum, there are five factors that constrain youth educational projects: family income, aspirations, social context, social networks and teacher support.\nThese elements of contingent combination determine the youth trajectories identified in the school field and can explain both permanence and dropout from school in these cities.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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