La cohesión social en los países desarrollados: conceptos e indicadores
Bibliographic record
Abstract
Este documento fue preparado por Pablo Villatoro con la colaboracion de Elizabeth Rivera, consultores de la Comision Economica para America Latina y el (CEPAL), en el marco del proyecto CEPAL/Union Europea: Construccion de indicadores de la cohesion social en America Latina y el Caribe (CEC/06/001), coordinado por Juan Carlos Feres, Jefe de la Unidad de Estadisticas Sociales de la Division de Estadistica y Proyecciones Economicas de la CEPAL, el cual forma parte del programa EUROSociAL de la Union Europea.Las opiniones expresadas en este documento, que no ha sido sometido a revision editorial, son de exclusiva responsabilidad del autor y pueden no coincidir con las de la Organizacion.RESUMENEn este documento, elaborado con el apoyo del programa EUROsociAL de la Comision Europea, se presenta una revision de algunas de las principales experiencias de diseno e implementacion de sistemas de indicadores para la medicion de la cohesion social en los paises desarrollados. El analisis efectuado tiene en cuenta las politicas desde las cuales se construyen los diferentes conceptos de la cohesion social y profundiza en la revision de los principales indicadores utilizados para el seguimiento de la cohesion social.A traves del desarrollo de este documento, se examinan las experiencias del Portafolio de Indicadores de Laeken y la Guia Metodologica del Consejo de Europa; se exponen los casos de Canada y Nueva Zelandia; se presenta la aproximacion a la cohesion social de la Organizacion para la Cooperacion y el Desarrollo Economico (OCDE). Por ultimo, se dan a conocer las conclusiones de esta investigacion y se despliegan sus implicancias para America Latina y el Caribe, teniendo en vista el diseno de un sistema de indicadores de cohesion social pertinente a la realidad regional, que entregue informacion para el seguimiento de las politicas publicas, y que contribuya a dar mas visibilidad a los temas de cohesion social en la region.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| 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 teacher head, 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".