La migración interna de los campesinos hacia las zonas urbanas en el Ecuador
Bibliographic record
Abstract
En la actualidad existen estudios de las migraciones internas en Ecuador que muestran que para entender las migraciones campo-ciudad es necesario comprender los factores que llevan a los campesinos a tomar una decisión riesgosa para él o ella y para el resto de su familia, factores entre las que se comprende la inestabilidad de su forma de vida habitual o tradicional, el cercamiento de las tierras comunales y en definidamente, la destrucción de sus medios para sobrevivir y sustentarse. Es decir, las personas de las zonas rurales abandonan los campos porque asumen que sus condiciones de vida mejorarán en las ciudades, pues, en éstas encontrarán al menos un mejor acceso a los servicios básicos de los cuales carecían en el campo. El 40,5 % de los ecuatorianos radican en un lugar distinto al de su nacimiento, las personas que realizan un movimiento migratorio son básicamente adultos con bajo nivel de educación y por lo general dominan el español. El 87% de los migrantes que no cuentan con ningún año de educación se mudan a ciudades con un nivel promedio de escolaridad, estas personas migran sin estar seguras de conseguir un empleo, simplemente se moviliza con la esperanza de acceder a un salario más alto que en la zona de origen. Sin embargo, una vez dentro de las urbes afrontan problemas como limitado acceso a viviendas por el elevado costo de alquiler, en consecuencia de aquello, los obliga a reubicarse en zonas marginales lo que provoca un incremento del perímetro de las ciudades.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".