Las triadas chinas en el tráfico de seres humanos en la ruta China-Canadá
Bibliographic record
Abstract
Lo primero que se encuentra en esta monografia es un diseno en el que se involucran varias imagenes, una de ellas es media mascara china; la otra es una parte de una moneda antigua, y por ultimo esta la palabra triada en chino, a la cual se hace alusion en el epigrafe que da inicio al documento y presenta el significado del nombre asignado a las sociedades secretas chinas que son el objeto de estudio de esta investigacion. Este trabajo pretende indagar ?Cual es el modus operandi de las triadas chinas, en el negocio del trafico ilegal de seres humanos, en la ruta que va desde China hasta Canada? dentro de lo que se ha denominado por la Comunidad Internacional como Crimen Organizado . Dentro de China, desde hace algunos siglos, se han ido formando diferentes grupos que operan al margen de la ley y que han tenido finalidades politicas, ideologicas, revolucionarias y de resistencia. A estos grupos se les conoce hoy como triadas chinas, y en un primer plano se les podria catalogar como organizaciones criminales que cuentan con variedad de negocios tanto legales como ilegales, dentro de los que se encuentran cadenas de aseguradoras, servicios de transporte, trafico de drogas, prostitucion, trafico ilegal de personas, entre otros.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".