Bibliographic record
Abstract
El Programa de Prevención de Montreal es uno de los que ha demostrado mayor éxito a nivel mundial en prevención de la delincuencia y la violencia. Durante los grados segundo y tercero de primaria, los estudiantes más agresivos participaron en una intervención que tenía dos componentes. Por un lado, se llevaron a cabo diversas actividades para desarrollar sus competencias y habilidades sociales. Éstas ocurrían en grupos pequeños compuestos por uno o dos niños agresivos y varios niños muy prosociales. Por otro lado, las familias de los niños agresivos fueron visitadas repetidamente durante los dos años con el fin de ayudarles a desarrollar habilidades para la crianza de sus hijos tales como manejar constructivamente crisis y conflictos familiares, administrar incentivos y hacerle seguimiento a los comportamientos de sus hijos. La evaluación ha demostrado que el programa logró disminuir los comportamientos agresivos y delictivos, así como varios comportamientos riesgosos como el consumo de sustancias psicoactivas, la iniciación temprana de la actividad sexual, la pertenencia a pandillas y la deserción escolar. Algunos de estos efectos son todavía medibles en la adultez, casi 15 años después de haber terminado su participación en el programa. El artículo presenta un análisis detallado de esta experiencia, así como ocho lecciones para Colombia, entre ellas que la prevención es rentable, especialmente cuando se realiza temprano en la vida.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".