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Fortalecimiento de los pueblos indígenas del Ecuador

2018· article· es· W3000739423 on OpenAlexvenueno aff
Pablo Homero Velasteguí López

Bibliographic record

VenueConcienciaDigital · 2018
Typearticle
Languagees
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicBusiness, Innovation, and Economy
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesAmazon rainforestGeographyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ecuador es una nación multiétnica y pluricultural. Su población sobrepasa los 14 millones de habitantes. De ella, más de 5 millones y medio viven en la Cordillera de los Andes Sierra. En la Costa del Pacífico la cifra se acerca a los 6 millones y medio. En la Selva Amazónica Amazonía hay más de 600 mil habitantes, y en Islas Galápagos cerca de 17 mil.
 En sus tres regiones continentales conviven 14 nacionalidades indígenas con tradiciones diversas y su propia cosmovisión. Las nacionalidades indígenas amazónicas más conocidas son: Huairona, Achurar, Shuar, Cofán, Siona-Secoya, Shiwiar y Zápalo. Los tajeara, parientes de los huaorani, conforman otro pueblo de la zona pero éste fue declarado como “intangible” por el Estado, en respeto a su voluntad de vivir alejados de la civilización.
 En la sierra, en los Cordillera de los Andes y en el austro, están los quichuas de la sierra con pueblos como los Otavalo, salasacas, cañarís y sargueros. En la parte norte se encuentra la comunidad de los awa. En la costa del Pacífico están los cachis, táchalas y huanca vilcas. En las ciudades y pueblos viven mestizos, blancos y afro ecuatorianos, aunque también se dan importantes migraciones del campo a la ciudad.
 En el ecuador hay diferentes pueblos indígenas que podemos conocerlo a fondo sus raíces y sus costumbres. Ya que su idioma es muy elemental para nosotros y saber o aprender de ellos su lengua kichwa y así conocerlos más.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.103
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.004

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.

Opus teacher head0.030
GPT teacher head0.239
Teacher spread0.208 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

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Published2018
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