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Record W2237363061 · doi:10.4000/cal.3516

El programa «Juntos»: en la intersección del multiculturalismo neoliberal y del indigenismo estatal peruano

2015· article· es· W2237363061 on OpenAlexaff
Vildan Bahar Tuncay

Bibliographic record

VenueCahiers des Amériques latines · 2015
Typearticle
Languagees
FieldSocial Sciences
TopicPublic Health and Social Inequalities
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La creación de los programas de transferencias monetarias condicionadas en América Latina se sitúa dentro de las políticas económicas de los años ochenta y noventa, en los cuales las crisis económicas y financieras y los efectos de las medidas neoliberales exacerbaron la pobreza y las desigualdades. Dichos programas tienen como objetivo ayudar a las familias pobres a salir del círculo vicioso de pobreza e incentivar la inversión en el capital humano de los niños con transferencias monetarias, a condición de que las familias presten atención a la salud y la educación de sus hijos. En este contexto, el artículo propone abordar los objetivos y las condicionalidades del programa «Juntos» implementado en el Perú a partir del 2005, desde dos perspectivas de análisis. La primera es el esquema tradicional de integración de las poblaciones indígenas dentro de la cultura política peruana. La segunda es la concepción de la condición indígena por el multiculturalismo neoliberal. Se plantea que la conceptualización del programa «Juntos» y sus condicionalidades en materia de salud y educación no se puede atribuir únicamente a un tipo de innovación social dentro de la ideología neoliberal. De hecho, se sitúa dentro de la cultura política peruana que se vino formando a través de varios siglos. A pesar de haber surgido en contextos históricos diferentes, estos esquemas de análisis se imbrican en el diseño y la implementación del programa «Juntos». La peculiar convergencia entre todos estos elementos históricos en el contexto peruano no implica cambio sino continuación en cuanto a la integración de los grupos indígenas a la nación y a su inclusión social.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.015
Threshold uncertainty score0.049

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0030.003
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0010.006
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0150.001

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.

Opus teacher head0.038
GPT teacher head0.364
Teacher spread0.326 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2015
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