Análisis de habilidades para interpretar información cuantitativa sobre cambio climático en estudiantes universitarios y de primaria
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Bibliographic record
Abstract
El estudio analiza cómo estudiantes de primaria y universidad interpretan información cuantitativa sobre el cambio climático, identificando sus conocimientos y percepciones. Se destaca que “el cambio climático se refiere a los cambios a largo plazo de las temperaturas y los patrones climáticos” (Naciones Unidas, 2023) y que la educación ambiental suele abordarse de manera superficial en ambos niveles educativos. Mediante un cuestionario aplicado a 158 estudiantes, se evidenció que, aunque la mayoría reconoce la influencia humana en el calentamiento global, persisten vacíos en la comprensión de datos y en la interpretación de información científica. El artículo concluye que es necesario fortalecer la educación ambiental con un enfoque más estadístico y formativo que permita desarrollar competencias para analizar información climática y tomar decisiones responsable.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 it