Bibliographic record
Abstract
Las diferentes naciones en el mundo y sin excepción el Estado Colombiano alrededor del COVID– 19 en beneficio y protección de sus habitantes han procedido en estos últimos meses aimplantar una serie de medidas de bloqueo al interior de la comunidad para limitar el riesgode contagio y la propagación de esta novedosa pandemia. Medidas que sin duda algunahan traído como consecuencia el bloqueo de la economía y diversos efectos colaterales.Reacciones secundarias que entonces, fuera de limitar la libre circulación de miles deciudadanos traen como una consecuencia directa la amenaza frecuente a la estabilidadlaboral, los escases de recursos, el aumento de las necesidades primarias y la iliquidez en elsector empresarial, no solo para las grandes empresas si no también para los pequeños yfuturos empresarios, denominados por el régimen comercial colombiano como comerciantes.En ese orden de ideas, en esta década del 2020 el Estado Colombiano, enfrenta una emergencia desalud pública con una economía en desarrollo, catalogada por la sociedad y esta disciplina como frágily con poca capacidad para poder hacerle frente a dichas consecuencias. Pues, debemos recordarque gran parte de la economía colombiana depende del producto interno bruto, el cual ha sidogolpeado directamente a causa de esta pandemia con su notable decrecimiento y por otros factoresasociados como el crecimiento del comercio informal a causa de la iliquidez a la que tienen queenfrentarse en medio esta pandemia personas naturales y jurídicas en todos los sectores del comercio.
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 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.431 | 0.254 |
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".