Las mujeres universitarias embarazadas y el factor que incide en su avance y el rendimiento académico
Bibliographic record
Abstract
El embarazo adolescente en ecuador es un mayor porcentaje donde el instituto ecuatoriano de estadística y censos muestra en el año 2014 43.3% de mujeres embarazadas tomando en cuenta que son menores de 15 años y el 3% señoritas de 17 años y mamas de 18 a 19 años y según los informes de cada 43% adolescentes de 12 a 19 años son madres. La planificación familiar permite a las parejas tener una mayor oportunidad para la reflexión sobre sus hijos ya que facilitara un mejor desarrollo de la economía ya que la planificación familiar es parte del esfuerzo se supervivencia infantil por existen casos que algunos adolescentes provocan el embarazo de temprana edad o algunos llegan hijos a cada año o hijos no deseados están al propenso de abandono o descuido que puede llegar al aborto. El nuevo estudio de estado anídense afirma promover el acceso gratuito de anticonceptivos y otros medicamentos para combatir el embarazo y acudir con las clases de educación sexual para prestar un mejor conocimiento sobre el sexo aunque los anticonceptivos no son muy seguros para combatir el embarazo el implante cuenta con más seguridad y prevenir el embarazo adolescente. El embarazo es un problema de salud como las universidades suelen caerse y cada vez más universitarias de cada región suelen embarazarse sin embargo es una problemática que trae dificultades en el rendimiento académico. Este estudio es basado en una realidad de las madres y padres solteros de las universidades que merecen seguir el estudio en el ecuador ya que plantea la creación de guarderías universitarias para que las madres puedan graduarse si ningún problema debido al embarazo.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".