Bibliographic record
Abstract
Intervenciones preventivas en la primera infancia constituyen una área poco desarrollada. En pocas regiones Europeas existen programas suficientemente estructurados que puedan darnos una imagen clara y conclusiva sobre las posibilidades y mejores formas de actuación en este campo. Para dar una visión global de la situación Europea se ha acudido a la (a) literatura internacional accesible, (b) información extraída de informes nacionales de los estados miembros al OEDT y (c) descripciones de programas en este ámbito, contenidos en el sistema EDDRA del OEDT. Intervenciones con niños pequeños, sea en los jardines infantiles sea en las familias, son relativamente raras en la UE, a pesar de la importancia que se les atribuye siempre en todas las publicaciones sobre prevención de drogodependencias. En muchos casos, intervenciones que se dirigen a niños pequeños se concentran en hijos de toxicómanos, dejando de lado a las poblaciones de niños con perfil de riesgo muy parecido, probablemente por una fijación en experiencias y perspectivas de servicios de tratamiento, en vez de usar conceptos verdaderamente preventivos de salud pública. En este artículo se identifican y discuten varios conceptos de actuación utilizados en Europa, que pueden servir de base para intercambios e innovaciones que realmente corresponden a las necesidades holísticas de la salud pública.
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 | 0.005 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".