En homenaje a las contribuciones de Paul R. Pintrich a la investigación sobre Psicología y Educación
Bibliographic record
Abstract
Esta parte del monográfico presenta los comentarios de varios especialistas internacionales sobre las contribuciones de Paul R. Pintrich a la investigación sobre Psicología y Educación. Lucia Mason (Universidad de Padua, Italia) comenta las aportaciones del trabajo del profesor Pintrich y sus colaboradores sobre las creencias epistemológicas y su papel en el aprendizaje y la enseñanza. Gale Sinatra (Universidad de Nevada, USA) y Margarita Limón (Universidad Autónoma de Madrid, España) respectivamente, ofrecen su visión de las contribuciones de Paul a la investigación sobre cambio conceptual. Philip Winne (Simon Fraser University, Canadá) por un lado, e Ignacio Montero y Mª José de Dios (Universidad Autónoma de Madrid, España), por otro, analizan las aportaciones tanto teóricas como empíricas de Paul Pintrich en el ámbito del aprendizaje autorregulado y la motivación en contextos académicos.Finalmente, Richard E. Mayer (Universidad de California en Santa Bárbara, USA), Patricia A. Alexander (Universidad de Maryland, USA) y Erik De Corte (Universidad de Lovaina, Bélgica) presentan un comentario general sobre las contribuciones y repercusiones de la obra de Paul Pintrich en Psicología y Educación.
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 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 | 0.015 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.003 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.006 |
| 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 teacher head, 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".