Fiestas Populares de Labor, desarrollo rural sostenible y regiones saludables
Bibliographic record
Abstract
El presente trabajo sobre fiestas populares relacionadas con labores agrícolas, ganaderas, pesqueras y con oficios vinculados con la ruralidad, propone mostrar el papel que las fiestas populares tienen en el desarrollo rural sostenible y en la conexión con la idea de regiones saludables. Tal aproximación se fundamenta en dos elementos: por un lado, la visión integral con respecto a la salud de la Organización Mundial de la Salud expuesta en la Carta de Ottawa de 1986, que supone la integración de las estructuras sociales (incluida la dimensión cultural identitaria), la rentabilidad económica y el medio natural sostenible; por otro, el concepto de regiones saludables del programa Healthy Regions de la Comisión Europea, que enfatiza la necesidad de relacionar salud y desarrollo regional, en lugar de separarlos. La revisión de la literatura y el análisis de festividades de labor, muestran que este tipo de fiestas fomentan las tres dimensiones de la salud: biológica, psicosocial y económica de los territorios; sin esta última, la población ve reducida su posibilidad de acceso a recursos y derechos fundamentales determinantes en las dos primeras. Esta pérdida se refleja en una disminución de la población que compromete la posibilidad de un futuro sostenible en el medio rural.
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 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".