Recambio de ingresos y comercio informal durante la pandemia de la covid-19 en Huancayo, Perú
Bibliographic record
Abstract
Este artículo constituye un aporte empírico sobre la correlación entre la informalidad económica y la pandemia de la covid-19 en Perú. Con base en entrevistas a comerciantes del sector informal de la ciudad de Huancayo, se analizan los impactos pandémicos en relación con sus ingresos y medios de vida y se sostiene que el empleo informal tuvo una gran repercusión en los trágicos indicadores de salud pública en el país. La flexibilidad intrínseca de este tipo de actividades, puntualmente para el comercio ambulatorio, y la falta de acceso a sistemas y esquemas de protección social fueron las principales razones por las que las personas emprendían en este sector para reemplazar los ingresos que perdieron debido al confinamiento. Así, se introduce la noción “recambio de ingresos” en la economía durante la pandemia. La heterogeneidad entre quienes realizan labores informales, específicamente en el acceso a diferentes tipos de recursos, permitió tales emprendimientos y facilitó que algunas personas controlen su posible exposición al virus. Se concluye que en el enfoque de la formalización económica de las últimas décadas de liberalización financiera no se consideran las ventajas que las actividades informales ofrecen frente a la formalización. De hecho, la informalidad sigue brindando la mejor oportunidad de ingresos inmediatos y opciones altamente flexibles, en particular para adaptarse a situaciones de crisis como la pandemia.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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 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".