Sueño y Rendimiento Académico en la Educación Primaria.Una Revisión Sistématica
Bibliographic record
Abstract
RESUMENAntecedentes: Cada vez son más los casos de Altas Capacidades, sin embargo, es un término relativamente reciente que aún necesita investigación, ya que a lo largo del tiempo ha recibido diferentes denominaciones dificultando un consenso.Este trabajo aborda el concepto de las Altas Capacidades desde la perspectiva del entorno más cercano, concretamente atendiendo a los padres y profesores de estos alumnos.Método: Siguiendo la metodología PRISMA, se realizó una búsqueda bibliográfica en Web Of Science y Scopus entre 2012 y 2022.Tras aplicar un proceso de selección se eligieron 9 artículos para análisis.Resultados: Tanto las actitudes de los profesores como las de los padres de alumnos con Altas Capacidades son generalmente positivas hacia este colectivo.Sin embargo, es un tema muy poco estudiado.Se necesita más investigación y más formación sobre las Altas Capacidades, para poder así detectar e intervenir eficazmente con este alumnado.Conclusiones: De manera general, padres y profesores tienen una concepción positiva sobre las Altas Capacidades, a pesar de que existen aún muchos mitos y estereotipos relativos a este grupo.Es necesario investigar y formar más sobre este tema, ya que se ha visto que el conocimiento ayuda a desmentir falsos mitos.
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 | 0.015 | 0.037 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".