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Record W4292371606 · doi:10.55467/reder.v6i2.100

Certificado de Posgrado en Planificación del Desarrollo Local, Ordenamiento Territorial y Gestión del Riesgo: Estudio Longitudinal KAP

2022· article· es· W4292371606 on OpenAlexaff
Juan Pablo Sarmiento, Catalina Sarmiento

Bibliographic record

VenueRevista de Estudios Latinoamericanos sobre Reducción del Riesgo de Desastres REDER · 2022
Typearticle
Languagees
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicBusiness, Innovation, and Economy
Canadian institutionsWestern University
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceMedicinePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 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)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.265
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0030.001
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.021
GPT teacher head0.241
Teacher spread0.221 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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

Citations1
Published2022
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