Impacto de la migración parental internacional en el estado nutricional de niños y niñas de 5 a 9 años de la unidad educativa Guapán, cantón Azogues, provincia del Cañar
Bibliographic record
Abstract
El objetivo del estudio fue conocer el impacto de la migración parental internacional sobre el estado nutricional de los niños de 5 a 9 años, de la Unidad Educativa Guapán, cantón Azogues. En el estudio descriptivo de corte transversal participaron 60 niños hijos de padres migrantes entre 5 y 9 años de edad (28 niños y 32 niñas). Entre los resultados obtenidos se puede destacar que la totalidad de niños y niñas participantes consumen una dieta con una baja presencia de frutas, vegetales y leguminosas que siendo fuentes importantes de vitaminas y minerales sugiere riesgos de déficit de nutrientes específicos que puede influir en la presencia de enfermedades. Existe un 60% prevalencia de anemia ferropénica en la población estudiada. Se concluyó que los niños con padres migrantes representan un grupo de alto riesgo, por los niveles de malnutrición y alta prevalencia de anemia. Con los resultados de esta investigación se espera aportar con información relevante para que el Distrito Escolar en función de esta problemática proponga al Ministerio de Educación la ejecución de políticas públicas en relación a la migración parental internacional que atenúe el impacto que puedan tener en la salud y nutrición infantil.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".