Análisis de la influencia de la institucionalización del género en la transversalización del género en las respuestas estatales a la pandemia por COVID-19
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Bibliographic record
Abstract
Las desigualdades entre géneros se encrudecieron durante la pandemia por COVID-19. Los Mecanismos para el Adelanto de las Mujeres (MAM), por medio de la transversalización de la perspectiva de género en las políticas de respuesta a la pandemia, tenían la capacidad de reducir las inequidades y mitigar el daño de la crisis social. Sin embargo, la capacidad de los MAM para transversalizar el género, discutimos, está fuertemente influenciada por las trayectorias de institucionalización del género en los países. Por tanto, en este estudio analizamos la institucionalización del género en Guatemala, Costa Rica y El Salvador; para asociarlo con la capacidad de los MAM para incidir en el ciclo de formulación de políticas y la gestión gubernamental de la pandemia durante el 2020. Concluimos que los países con instituciones consolidadas consiguieron mayor transversalidad del género en las políticas, reduciendo inequidades entre géneros.
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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 | 0.016 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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