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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 OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.554
Threshold uncertainty score0.991

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

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