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Record W4288041335 · doi:10.46932/sfjdv3n4-060

Impacto socioeconómico en estudiantes de la Universidad Técnica de Manabí por el Covid-19

2022· article· es· W4288041335 on OpenAlexaff
Gustavo Adolfo Santana Sardi, Kleber Rafael Ferrin Morales, Laura Isabel López Mera, Elena Paola Pico Macías, Karina Luzdelia Mendoza Bravo

Bibliographic record

VenueSouth Florida Journal of Development · 2022
Typearticle
Languagees
FieldComputer Science
TopicEducational Innovations and Technology
Canadian institutionsImpact
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PhilosophyMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

La pandemia provocada por la Covid-19 ha dejado consecuencias de alto impacto en todos los campos de la sociedad y la educación no está exenta de dicho impacto. Por lo tanto, los gestores y líderes educativos han tenido que redefinir sus prácticas y modelos haciéndola virtual y utilizando la tecnología mediante las diferentes plataformas de la comunicación. Las universidades y las instituciones superiores son un elemento fundamental del desarrollo de la sociedad y se han visto amenazadas significativamente por la pandemia del Covid-19, produciendo impactos en el avance de la educación con el cierre de las instituciones educativas y la recesión económica que se produce a partir de las medidas para controlar la pandemia, a todo esto sino se realizan esfuerzos importantes para contrarrestar sus efectos, el cierre de escuelas provocará una pérdida de aprendizajes, un aumento en la deserción escolar y una mayor inequidad. Este articulo tiene como objetivo determinar con claridad los impactos a nivel económico y social en las en los estudiantes universitarios, para utilizar diferentes recursos idóneos y promover la adaptación al nuevo sistema educativo y lograr mejor aprovechamiento de la educación en estos sectores más vulnerables de la sociedad. Se expone una revisión bibliográfica de experiencias competitivas de aprendizaje y se describen las opiniones de cada autor investigado. Se utilizaron varios métodos de nivel teórico, entre los que se encuentran análisis-síntesis e inducción-deducción. Se recopiló la información a través del empleo del motor de búsqueda Google Académico, seleccionando los artículos que tuvieran en algún campo de la investigación. La conclusión más destacada de este estudio exploratorio consiste en constatar el fuerte impacto que el confinamiento ha tenido para la situación vital del estudiantado universitario en el ámbito socioeconómico y académico, principalmente, y la relación existente con la satisfacción vital y la resiliencia, fundamentalmente.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.117
Threshold uncertainty score0.232

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0070.002
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0010.006
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.306
Teacher spread0.292 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations4
Published2022
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