Análisis del comportamiento de la demanda de los aspirantes a la ESPOCH en el periodo académico octubre 2019 – febrero 2020 caso: Carrera de Gastronomía.
Bibliographic record
Abstract
Esta investigación se realizó en base a datos proporcionados por la SENESCYT para la carrera de Gastronomía de la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. El objetivo fue presentar el informe de Análisis del Comportamiento de la demanda de los aspirantes a la ESPOCH en el periodo académico octubre 2019-febrero 2020, como un parámetro indicativo de la apertura que se tiene por parte de los jóvenes bachilleres al acceso de cupos y la tendencia a un posible incremento en la demanda y participación. De acuerdo al objetivo planteado se empleó un enfoque cualitativo hacia un estudio contextualizado del problema existente, el cuantitativo hace referencia al análisis de datos; una investigación de tipo bibliográfica; descriptiva porque tiene el objetivo de identificar a la población estudiantil de interés y correlacional. Las técnicas para recopilar información corresponden a datos suministrados por la SENESCYT, aplicándose el análisis a través de gráficas y estadísticas para su interpretación. Los datos analizados evidenciaron un incremento de la demanda de estudiantes para la carrera de Gastronomía en el II Semestre 2019, el número de cupos que no fueron aceptados para este periodo fue de 30, resultado que necesita de elementos de análisis ya que existen aspectos como la falta de adecuación de la planta física y docente, materiales y equipos de laboratorio, asesorías y capacitaciones, revisión de pruebas de ingreso, información sobre opciones profesionales, campo ocupacional, situación socio económica y demográfica de los aspirantes. Se deben establecer estrategias de recopilación de datos informativos que permitan a las instituciones de Educación Superior abordar y dar solución a ciertos factores que necesitan ser identificados para su análisis.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| 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) | 0.006 | 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".