Género y apropiación de la perspectiva de inversión social en Bolivia: el sistema de los Bonos
Bibliographic record
Abstract
Como la mayoría de los países latinoamericanos, Bolivia adoptó un nuevo instrumento de asistencia social considerado en la escena internacional del desarrollo como la mejor manera de luchar contra la pobreza: los programas de transferencias condicionadas monetarias (TCM). Pertenecen a la perspectiva de inversión social Posconsenso de Washington. De acuerdo con esta perspectiva, los TCM tienen como objetivo a corto plazo reducir la pobreza por el aumento de la liquidez monetaria en los hogares y a largo plazo, romper con el ciclo intergeneracional de la pobreza mediante la inversión en el capital humano de las generaciones futuras. La apropiación de esta perspectiva en Bolivia por el sistema de los Bonos se construye mediante el Estado Plurinacional que valora los derechos colectivos indígenas. A partir de una metodología cualitativa de análisis del discurso, esta contribución estudia la configuración «desarrollista» de los Bonos y las interacciones entre sus responsables políticos y destinatarias. El análisis de las entrevistas con los responsables políticos y las mujeres receptoras muestra que en Bolivia este tipo de intervención reproduce las antiguas características de las políticas sociales latinoamericanas: el maternalismo y el neocolonialismo.
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 | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".