Efectos del Entrenamiento de la Compasión Cognitiva en la población de los barrios periféricos: un estudio mixto
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Abstract
Resumen Objetivo: analizar los efectos del Entrenamiento en Compasión Cognitiva (CBCT®) en personas en situación de vulnerabilidad social. Método: estudio mixto del tipo transformativo secuencial con el mismo peso QUAL→QUAN. Grupos Focales aplicados al inicio (n=24) y tres meses (n=11) después del CBCT®, para comprender el conocimiento que tienen los participantes sobre emociones, (auto)cuidado y situaciones de estrés. El análisis de contenido utilizó el software WebQDA. Los participantes (n=65) fueron aleatorizados en el grupo control (n=31) y experimental (n=34) para evaluar la autocompasión, el estrés percibido y los afectos positivos y negativos en tres momentos. El ANOVA factorial mixto consideró factor de participantes (tiempo) y entre participantes (lugar y grupo). Resultados: edad promedio (37), sexo femenino (88%), solteras (51%) y negras (77%). Las categorías temáticas que surgieron antes del curso fueron: “Reducción del sufrimiento de los demás como puente para el autocuidado consciente” y “La vulnerabilidad social como potenciadora de la baja alfabetización emocional”. Luego la autocompasión y la conciencia de los estados mentales para el activismo social. El análisis cuantitativo mostró un aumento significativo en la autocompasión de los participantes (p=0,003); factor grupo (p< 0,001); reducción del estrés percibido (p=0,013); afectos negativos factor grupo (p= 0,005); y aumento de los afectos positivos (p< 001) de los participantes. Conclusión: El CBCT®️ tuvo un efecto positivo en el bienestar individual y tuvo un impacto positivo en la participación de la comunidad para promover el bienestar social en la población de los barrios periféricos. Registro Brasileño de Ensayos Clínicos (RBR-3w744z.) en abril de 2019.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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 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".