Un compromiso para la transformación social: el plan UC para consolidar a A+S en América Latina
Bibliographic record
Abstract
En marzo de 2021, la Pontificia Universidad Católica de Chile (UC) inició su plan de acompañamiento regional en el marco del proyecto Uniservitate en América Latina. Este proyecto global pretende institucionalizar y potenciar la implementación de la metodología de aprendizaje servicio (A+S) en universidades católicas del continente, en coherencia con su misión institucional promoviendo así una educación integral que permita formar ciudadanos socialmente responsables. El objetivo del artículo es mostrar las etapas del plan de acompañamiento de la UC para las universidades Católica de Argentina, Católica de Pernambuco, Pontificia Javeriana de Bogotá y Católica de Ecuador. El plan de acompañamiento para institucionalizar el aprendizaje-servicio en el continente posee un diseño definido con elementos fuertes en la formación, el acompañamiento y la evaluación siendo estos los ejes para una primera etapa de implementación en las universidades acompañadas. El aprendizaje-servicio es una metodología que busca desarrollar una educación integral a través de la formación de la responsabilidad social en el estudiantado y su institucionalización representa una oportunidad para que las universidades profundicen su contribución a una sociedad más justa y equitativa.
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 | 0.006 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".