Bibliographic record
Abstract
La migración es un problema social en cualquier parte del mundo en el ecuador en los últimos años la migración ha aumentado, siendo ocasionados por falta de condiciones económicas la falta de oportunidad de trabajo que han llevado a la pobreza y haciendo que los padres de las familias salgan hacia las ciudades u otros países con la esperanza de buscar una mejor calidad de vida y así poder brindad una día mejor a su familia, pero ellos no se han dado cuenta de los serios problemas que desencadena la migración tales como la desintegración familiar, maltrato, abandono, trastornos emocionales, alcoholismo, problemas sociales tales como delincuencia, drogadicción, parte de las personas que quedan encargados del bienestar de sus hijos estos problemas aumentan cada día debido a la migración esto se debe también que en las comunidades rurales no hay fuentes de empleo por esta razón ellos optan por viajar a las grandes ciudades dos de las más grande ciudades del Ecuador donde se han visto más personas migrantes son en Guayaquil y Quito son ciudades donde la mayoría de personas de las comunidades rurales se han concentrado buscando nuevas oportunidades de empleo así poder dar un nivel de vida mejor de la que ellos tenían en las comunidades pero muchas de las veces esa emigración ha traído consecuencias como la forma de vida en las ciudades son peor porque no cuentas de buenos servicios básico o simplemente son discriminados por los grandes terratenientes que explotan en este caso a los indígenas de la sierra ecuatoriana.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".