La desigualdad y la pobreza como desafíos para el desarrollo territorial rural
Bibliographic record
Abstract
INTRODUCCIÓN Según Schejtman y Berdegué (2004, p. 8), «aunque muchas de las causas de la pobreza rural tienen su origen fuera del sector, lo que no se puede discutir es la poca efectividad de las políticas de desarrollo rural impulsadas desde hace a lo menos tres o cuatro décadas, aún en países que han logrado tasas importantes de crecimiento económico.Cada vez son más quienes piensan que si queremos que los resultados sean diferentes en el futuro, debemos evitar seguir haciendo más de lo mismo.En la búsqueda de nuevas respuestas, en los últimos cuatro o cinco años ha cobrado fuerza en nuestra región el debate sobre el denominado enfoque territorial del desarrollo rural».El presente documento elabora esta idea.Primero, se presenta la información más reciente para las zonas rurales de América Latina sobre la evolución de la pobreza y de la desigualdad de la distribución del ingreso.A continuación se analizan tres posibles ámbitos de acción para las políticas y programas de desarrollo territorial rural, siempre desde el enfoque en pobreza y desigualdad.
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 | 0.005 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".