Rehabilitation strategies based on community with landmines victims, in the framework of the armed conflict in colombia. a perspective from the human rights based approach*
Notice bibliographique
Résumé
El conflicto armado en Colombia ha ocasionado víctimas civiles y militares por accidentes con Minas Antipersonal (MAP), lo cual ha generado discapacidad permanente e implicaciones psicosociales para la víctima, su familia y comunidad, causando en la víctima un mayor esfuerzo para lograr su rehabilitación y, a su vez, creando infracciones al Derecho Internacional Humanitario y al Derecho Internacional de los Derechos Humanos. En el marco de las fuentes del derecho internacional y nacional, se encuentran medidas de reparación a las víctimas con ocasión del conflicto; entre estas medidas hay cinco componentes fundamentales: restitución, indemnización, rehabilitación, satisfacción y garantías de no repetición. En el marco del presente documento se plantea la estrategia de Rehabilitación Basada en Comunidad como alternativa de rehabilitación integral a las víctimas de MAP que residen en el sector rural. Lo anterior mediante un enfoque de investigación bimodal, en donde se realizó un análisis tendencial en el tema de estudio con el software Vantage Point, así como la caracterización del perfil individual, familiar, y socio demográfico de los participantes. A partir de la aplicación de instrumentos, se realizó el análisis y codificación de la información recolectada en el software N-Vivo, en donde se generaron nodos que fueron vitales en el diseño de estrategias de RBC, teniendo como directriz el enfoque basado en derechos humanos.
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 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 | 0,002 | 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 | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».