Significado, manifestaciones, actores y causas de la violencia desde la mirada de los jóvenes
Bibliographic record
Abstract
Se realizó un estudio exploratorio con jóvenes acerca del significado que atribuyen a la violencia y sus tipos, características de los actores, de víctimas y agresores, las causas, consecuencias y posibilidades de prevención. Participaron 22 personas seleccionadas mediante un muestreo no probabilístico de la ciudad de Mérida, Yucatán, 10 hombres y 12 mujeres, con una edad promedio de 22.45 años y una desviación estándar de 2.32. Se realizó una entrevista estructurada conformada por 22 preguntas que exploraban los conocimiento y creencias sobre la violencia interpersonal: a) Significado (caracterización, tipos, escenarios); b) Agresores (características, lugares en que ocurre, causas para agredir, posibilidad de ayudarlos); c) Víctimas (características, cómo ayudar a víctimas) y d) Causas de la violencia, Consecuencias, y Prevención (cómo prevenir, qué medidas conoces). Los hallazgos evidencian conocimientos limitados sobre la violencia interpersonal, aunque conocen diferentes expresiones de violencia y algunos contextos en los que se manifiesta. Asimismo, se observa que existen mitos sobre la causa de la violencia y las características de los agresores y víctimas, así como sobre la posibilidad de prevenirla. Se concluye que es necesario promover el conocimiento para reforzar y sensibilizar a través de diferentes estrategias a los jóvenes para prevenir cualquier tipo de violencia.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".