Caracterización de la Paz en Colombia como escenario de construcción de nuevas pedagogías en ciencia y tecnología
Bibliographic record
Abstract
En este artículo se realiza una aproximación teórica y conceptual a la caracterización de la construcción de Paz en Colombia como el escenario propicio para la generación de nuevas epistemologías científicas y tecnológicas, y con ello, la consolidación de nuevas pedagogías en este campo. Este acercamiento se realiza, en primer lugar, con un estudio sobre el origen del conflicto armado en Colombia. Se analiza cómo estas particularidades se ven reflejadas en el subsecuente desarrollo de las políticas de ciencia y tecnología. Paralelo a este análisis histórico, se da la discusión sobre la necesidad de una nueva estructura epistemológica que permita la generación de alternativas y estrategias pedagógicas. Posteriormente, se plantea que un inicio para ello es una simbiosis entre las energías renovables y alternativas, la agroecología y la etnobiología. Esta simbiosis se conceptualiza para servir de base a la propuesta central de este trabajo que consiste en estipular la coyuntura del pos-acuerdo, como escenario ideal para la creación de las mencionadas nuevas epistemologías y pedagogías en las que las tecnologías libres. Posibles extensiones y relevancias de los resultados son discutidas.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".