POLÍTICA, GEOECONOMÍA, ECONOMÍA Y CULTURA. “Influencias en el mundo actual”.
Bibliographic record
Abstract
Hablar de política, geoeconomía, economía y cultura, hace referencia a variables que tienen influencia en el desarrollo de pueblos y naciones. Cuando un pueblo cuenta con políticas claras y se tiene la voluntad para darle un sentido orientado mejorar la calidad de vida de sus habitantes, entonces es cuando se está hablando de desarrollo propiamente. Pero esto se logra con buenas políticas educativas, buenos sistemas de comunicación que llegue a toda la población. Las crisis son situaciones que pueden ser tomadas como oportunidades para mejorar, y que incentivan a generar crecimiento, pero hoy en día donde el mundo entró en un proceso de globalización, en el comercio, en los negocios, en la misma cultura, está obligando a muchos países a repensar sus políticas internas para ajustarlas a los requerimientos que estos cambios traen. Lo cierto es, que en este proceso de cambio, lo que debe importar es que lo que se pretenda hacer, se haga en beneficio de la población, para que está genere desarrollo en pro de una mejor calidad de vida y se pueda satisfacer sus necesidades apremiantes; entonces si se estaría en un camino seguro para la existencia y perdurabilidad del ser humano.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.006 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.005 |
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".