ESTABLECIENDO RELACIONES ENTRE MIS ACTIVIDADES COTIDIANAS Y EL FENÓMENO DEL CALENTAMIENTO GLOBAL
Bibliographic record
Abstract
La presente ponencia presenta los resultados de la aplicación inicial de la unidad didáctica: “El Calentamiento Global y Yo” bajo el enfoque del aprendizaje basado en problemas desarrollada con estudiantes del grado 11-1 de la Institución Educativa Municipal Nuestra Señora de Guadalupe de Pasto, Colombia donde se pretende abordar la problemática socioambiental del calentamiento global. En la investigación se destaca el planteamiento de una situación problema para ser resuelta por los estudiantes que involucra la aplicación de saberes previos individuales y luego construcciones colectivas, que le permita realizar un acercamiento al fenómeno a partir del problema planteado ¿Qué acciones que desarrolla usted a diario considera que son las que más aportan al calentamiento global? El proyecto se desarrolló dentro del enfoque cualitativo que incluye la utilización de la observación participante, apoyada en la realización del diario de campo y de escenarios conversacionales que permitieron iniciar procesos reflexivos frente al fenómeno e identificar las acciones cotidianas que los estudiantes relacionan con el calentamiento global, además describir las explicaciones colectivas en cinco tendencias: alimentación, consumo de energía, transporte, desperdicio de agua y manejo de desechos. Al procesar la información obtenida se encontraron dos categorías de acciones: las naturales y las artificiales, con respecto a sus explicaciones iniciales se construyeron tres niveles: explicación cotidiana, explicación científica parcial y un tercer nivel sin explicación.
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 | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".