Nuevas perspectivas sobre desigualdad y política social en América Latina
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Bibliographic record
Abstract
Es ampliamente conocido que América Latina es la región más desigual del mundo (Ábramo, 2019; Lustig, 2020; Sánchez-Ancochea, 2020). En la actualidad, el 10% de la población más rica de la región concentra el 71% de la riqueza, mientras que aproximadamente un tercio de la población vive por debajo del umbral de la pobreza (CEPAL, 2020). La pandemia del COVID-19 no sólo profundizó la desigualdad, sino que dejó en evidencia las enormes diferencias entre territorios, etnias, géneros y ocupaciones sociales en aspectos tan diversos como acceso a internet, servicios de salud, agua potable en casa y seguridad alimentaria. Varios factores estructurales configuran este crudo panorama de las múltiples desigualdades: los legados de la estructura colonial que operaron en contra de afrodescendientes e indígenas (Acemoglu et al., 2001); la economía basada en la explotación de materias primas (Williamson, 2015; Ocampo, 2017; Frankema, 2009); las limitaciones de los Estados en la provisión de servicios públicos de buena calidad (Otero-Bahamón, 2020); democratizaciones incompletas (Acemoglu y Robinson, 2006; Boix, 2003); la sobresaliente capacidad de determinados grupos de poder de moldear la política pública (Fairfield, 2015; García-Montoya, 2020); políticas sociales segmentadas (Pribble, 2013; Garay, 2017); así como dinámicas de corrupción y clientelismo (Berens, 2021), entre otros.
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Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 it