Estrategias de adaptación de las víctimas del terremoto de 2010 en Chile: reflexiones para la intervención social
Bibliographic record
Abstract
A pesar de que las consecuencias de los desastres naturales en la salud psicológica son un tema bien documenta-do en la literatura, pocas investigaciones han examinado el significado de esta experiencia en la vida de los siniestrados de terremotos así como las estrategias de adaptación frente a este tipo de fenómenos. Esta investigación aborda esta problemá-tica, basándose en los resultados de un estudio cualitativo exploratorio. La investigación se basó en informaciones recogidas en catorce adultos que vivieron el terremoto del 27 de febrero de 2010 en Chile, cuyas edades fluctuaban entre 24 y 70 años de edad. Esta investigación permite identificar ciertas estrategias de adaptación que los participantes han utilizado para sobre llevar el estrés causado por el terremoto. Este autor destaca que la intervención psicosocial en las víctimas de desas-tres naturales debe tener en cuenta enfoques globales centrados en la persona y en sus familiares o cercanos tanto en la fase de pre desastre, la fase de ayuda y la fase de restablecimiento en función de la vulnerabilidad de los individuos, de las pérdidas sufridas y perturbaciones causadas por el desastre.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".