Certificado de Posgrado en Planificación del Desarrollo Local, Ordenamiento Territorial y Gestión del Riesgo: Estudio Longitudinal KAP
Bibliographic record
Abstract
Este estudio evalúa la retención de conocimientos de los egresados de la quinta cohorte del Certificado en 'Planificación del desarrollo local, ordenamiento territorial y gestión del riesgo de desastres' (PDLOTGR), postgrado implementado en Latinoamérica durante el 2020 y 2021. Este es el segundo estudio sobre rendimiento académico del Certificado. El primero se centró en la evaluación de las cuatro primeras cohortes 2016-2020. Este estudio longitudinal se basa en una evaluación previa y una posterior a la capacitación. El diseño incluye una adaptación del método de Conocimiento, Actitud y Práctica (KAP), una encuesta, la aplicación del índice KAP, y el empleo de la prueba Wilcoxon para evaluar la diferencia entre las dos evaluaciones. Los resultados confirman que el mayor valor obtenido en el KAP posterior a la capacitación para los subíndices de conocimiento y práctica, así como para el índice compuesto KAP es estadísticamente significativo. Estos resultados indican un impacto positivo y duradero (6-14 meses) del PLDOTGR que coloca a sus egresados en una mejor posición para desempeñarse en temas complejos vinculados a la seguridad del territorio. El estudio reafirma la utilidad del método KAP para evaluar el nivel percibido de conocimiento, actitud y práctica de un grupo de profesionales capacitados.
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 | 0.018 | 0.039 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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.
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".