Educar para la ecociudadanía: contra la instrumentalización de la escuela como antesala del «mercado del trabajo»
Bibliographic record
Abstract
Frecuentados por influyentes lobbies, los sistemas educativos se impregnan cada vez más de las tendencias que caracterizan a nuestras sociedades contemporáneas, en particular, el fuerte predominio de la esfera económica en las relaciones sociales y la red de interacciones entre sociedad y medio ambiente. Este artículo presenta el análisis de un proyecto de política nacional que tiene por meta orientar la educación para favorecer un mejor acceso al «mercado del trabajo» y contribuir así a promover un cierto desarrollo económico. Veremos que esta iniciativa corresponde a las recomendaciones para la educación que formulan diversas instancias internacionales que consideran el crecimiento económico sostenido como la solución clave para resolver los problemas de nuestra humanidad. Examinaremos por fin los aportes potenciales de una educación para la ecociudadania al despliegue de un proyecto educativo que invita a los jóvenes a clarificar su propia visión del mundo, a tener una mirada crítica hacia las realidades socioecologicas, a redefinir la economía y a desarrollar un poder-hacer para reconstruir los lazos entre sociedad y naturaleza.
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 | 0.002 | 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 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".