Impacto social y económico del analfabetismo : modelo de análisis y estudio piloto
Bibliographic record
Abstract
Los países y las organizaciones de la sociedad civil han hecho importantes esfuerzos para enfrentar el problema. Sin embargo, los resultados son insuficientes. En este marco, y asumiendo las recomendaciones del PRELAC, en 2008, la CEPAL y la Oficina Regional de Educación de la UNESCO para América Latina y el Caribe decidieron desarrollar un proyecto de investigación para abordar un nuevo ángulo de la problemática, incorporando un tratamiento intersectorial: los costos que tiene el analfabetismo para las personas y la sociedad. El propósito final es añadir a los argumentos éticos y políticos a favor de la alfabetización, los de carácter económico y social. Estos insumos pueden contribuir a reforzar las políticas de alfabetización involucrando a nuevos actores, como las instancias de Hacienda y Planificación, haciendo realidad el compromiso de todos con el cambio educativo. En el documento se revisa, en primer lugar, la evolución del concepto de, así como sus principales consecuencias a nivel personal, intergeneracional, social y económico, con objeto de establecer un marco de referencia comprehensivo que oriente el análisis. Posteriormente, se presenta la propuesta metodológica para la estimación de las brechas en el empleo y en los ingresos, ilustrada con tres casos piloto: Ecuador, República Dominicana y el Estado de Sao Paulo en Brasil. Finalmente se esbozan algunas conclusiones y desafíos sobre futuras líneas de trabajo.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.016 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".