DISEÑO Y CONSTRUCCIÓN DE MAPEOS COLABORATIVOS COMO HERRAMIENTA PARA LA REFLEXIÓN Y APORTE A LA TOMA DE DECISIONES.
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Abstract
El presente trabajo expone el proceso de elaboración, desarrollo y procesamiento de Mapeos como herramienta colaborativa que pueden ser replicables a diferentes problemática territoriales y supone un aporte para repensar la Caja de herramientas para la gestión territorial. Específicamente se presentan mapeos aplicables a la seguridad vial en caminos rurales- La herramienta colaborativa tiene como finalidad la construcción social de  información y el registro de las problemáticas, en este caso, más acuciantes de seguridad vial en diferentes territorios evidenciando situaciones naturalizadas por la comunidad que diariamente transita y gestiona los caminos rurales aumentando la percepción de la situación que los afecta. La modalidad adoptada fue similar al mapeo mural (Risler y Ares, 2013) que tiene como tarea previa principal reconocer los actores clave. A partir del relato de la experiencia realizada en tres talleres zonales: Trenque Lauquen y Coronel Dorrego en provincia de Buenos Aires y Curuzú Cuatiá en provincia de Corrientes, junto a la evidencia de los productos alcanzados, se demuestra que el mapeo colabora en la divulgación de un tema, en su abordaje y en la problematización del territorio. La herramienta funciona como espacio de creación de conocimiento lo que significa un punto de partida para socializar información y experiencias cotidianas, aumentando la percepción racionalizada de la problemática en los actores involucrados, generando nuevos vínculos que potencian la construcción de redes de personas afines. Cabe destacar que del proceso realizado se definieron temas problemas relevantes que fueron un aporte para la creación de un cuadernillo de seguridad vial rural lo que evidencia cuan estratégica es esta herramienta para la construcción de nuevos relatos y como aporte para la toma de decisiones.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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".