La determinación económica, social y laboral de la enfermedad renal crónica de causas no tradicionales (ERCnT) en la costa sur de Guatemala
Bibliographic record
Abstract
La flexibilidad laboral es característica de la producción estacional agroindustrial, cuyo principal problema es aprovechar con intensidad los períodos en los que se incrementa la producción. Pero, ¿cómo la demandante competitividad laboral influye en las estrategias de los trabajadores para incrementar su productividad? A partir de esta pregunta, se identificaron los aspectos económicos, sociales y laborales que inciden en la salud, así como las respuestas para disminuir el dolor físico y aumentar las exigencias de competitividad, flexibilización y desregularización del mercado de trabajo. La exposición ambiental y ocupacional en las condiciones de trabajo, el estrés térmico asociado a la deshidratación en la actividad física intensa, el limitado acceso a los servicios de salud, la mala alimentación y la pobre calidad de vida, también pueden producir otras enfermedades como diabetes e hipertensión, así como infecciones y lesiones renales. En ese contexto, en los últimos 20 años, se empezaron a reportar casos de enfermedad renal. La metodología cualitativa aplicada a este estudio, permitió llevar a cabo un proceso investigativo descriptivo e interpretativo sobre la forma en que los sujetos interactúan. Para ello se utilizaron las trayectorias laborales como técnicas en la recolección de información. Los resultados arrojaron información relevante sobre las estrategias que los trabajadores utilizan para incrementar su rendimiento laboral, entre ellas la automedicación de vitaminas y analgésicos para tratar los espasmos musculares, que estimulan el sistema nervioso central, así como de bebidas saborizadas y energizantes con posibles repercusiones en la excreción renal.
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 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".