Ya No les Quitemos la Voz a los Niños Indígenas: La Educación Bilingüe la Solución
Bibliographic record
Abstract
El presente articulo menciona algunas de las definiciones y caracteristicas de la educacion, por ejemplo, se enfatiza que la educacion en esencia es un proceso social y enriquecedor donde la interaccion entre el individuo y otras personas y con su entorno son fundamentales. Sin embargo, muchas veces se ha olvidado el verdadero significado y proposito de la educacion. Un ejemplo de ello es la educacion bilingue de tipo transicional que se ha implementado en areas habitadas por pueblos originarios en Mexico donde los ninos indigenas han sido discriminados y sus derechos linguisticos y culturales han sido violados lo cual ha danado la personalidad y el comportamiento de estos pequenos volviendolos timidos, callados y aislados en el aula a causa del tipo de educacion que reciben y por la forma en como son tratados. El proposito de asimilar a los ninos indigenas a la sociedad dominante, y con esto obligarlos a abandonar sus lenguas y tradiciones no es una problematica que haya sucedido o que suceda a traves de la educacion implementada solamente en Mexico o en otros paises latinoamericanos sino tambien en naciones como Canada y Australia donde los ninos indigenas han sido llevados a “escuelas” donde se les ha maltratado fisica, mental y psicologicamente ademas de que se les ha quitado la voz por instruirlos en una lengua desconocida en la que se les ha silenciado al violar sus derechos humanos, linguisticos y culturales. Por tal motivo, se propone que una educacion bilingue de tipo aditiva puede contribuir a solucionar dicha problematica.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| 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".