Intersección de pobreza y desigualdad frente al distanciamiento social durante la pandemia COVID-19
Bibliographic record
Abstract
Introduccion: A pesar de los beneficios del distanciamiento social, no todas las personas la acatan durante la pandemia, COVID-19. Aunque algunas tienen un empleo esencial, existen otras en situaciones de pobreza y desigualdad, a las que les es imposible seguir el distanciamiento social. Objetivo: Analizar la interaccion entre la desigualdad y pobreza que inhibe el distanciamiento social durante la pandemia, COVID-19. Metodos: Ensayo teorico-reflexivo, realizado en abril-mayo de 2020, basado en literatura nacional e internacional, localizada en las bases de datos LILACS, CINAHL Google Scholar Database, utilizando los descriptores “pobreza” OR “desigualdad” AND “interaccion” OR “interseccion” OR “interseccionalidad” AND “infecciones por coronavirus” OR “COVID-19 OR SARS-CoV-2”. Los datos se procesaron a traves del analisis de contenido. Desarrollo: Se trata de un analisis critico guiado por la teoria de interseccionalidad. La interseccion entre la desigualdad y la pobreza se analizo en cinco contextos: migracion transnacional, educacion a distancia, economia informal, actividades esenciales, y estado de salud de las personas. Conclusiones: Existe interaccion entre pobreza y desigualdad social que interfieren en el distanciamiento social. Como senala la teoria de interseccionalidad, la pobreza y la desigualdad han creado formas de discriminacion y desventaja entre los grupos analizados en este estudio. Se detectaron tres areas de oportunidad, 1) Desarrollar programas gubernamentales facilitadores del distanciamiento social entre poblaciones mas vulnerables; 2) Crear campanas que den visibilidad a las personas ante la COVID-19 por servir a las comunidades 3) Explorar de manera empirica los motivos de no mantener el distanciamiento social durante la pandemia.
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 | 0.007 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| 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".