Factores que inciden en el comportamiento agresivo reincidente presentado por los niños en edad escolar durante el segundo semestre del año 2011 en las instituciones públicas educativas Normal Departamental y Winnipeg del área urbana del municipio de Pitalito
Bibliographic record
Abstract
La presente investigación pretende analizar uno de los temas más controvertidos de los últimos años como es la Agresión Escolar, la cual, sin duda, vincula a nuestros niños y en la que los adultos actuamos en muchas ocasiones como cómplices. Desde pequeño se enseña al niño para que no tolere burla alguna o atropello de parte de sus compañeros y más aún que agreda también al que se los propicie; por tanto pareciera que no hay una enseñanza de conductas tolerantes, pues pensamos que el dialogo y los buenos modales denotan un carácter débil que en nada va de la mano con la cultura actual. Para José Luis Pereyra, “se habla de Agresividad, cuando se provoca daño a una persona u objeto; la conducta agresiva es intencionada y el daño puede ser físico o psíquico” 1y tiene múltiples factores causales, tanto internos como externos, familiares, sociales, económicos e incluso políticos; se debe tener clara la diferencia entre un conflicto o una pelea entre amigos o hermanos y una agresión; esta última no solamente afecta a los niños que agreden o son agredidos, sino también a los niños que actúan como espectadores de la misma.
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 | 0.000 | 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 | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".