Líneas divisorias en la crianza, enseñanza y cuidado de la primera infancia: explorando la fragmentación y las desigualdades desde una perspectiva sistémica
Bibliographic record
Abstract
A pesar de las persistentes críticas a la división entre educación y cuidado, según la investigación, las políticas y prácticas, continúan trazándose líneas divisorias entre la crianza, enseñanza y cuidado (cec) de la primera infancia (pi). Estos bordes se enfrentan con perspectivas que van más allá de la sectorialización del campo y que tienden hacia enfoques holísticos e integrales. Desde una perspectiva sistémica, en el presente artículo se explora la noción de líneas divisorias como una herramienta teórica para interrogar a los sistemas de cec, superando la mirada sectorial y la falsa oposición que divide educación y cuidado. El artículo, respaldado por un análisis empírico de las líneas divisorias existentes en el sistema cec en la Ciudad Autónoma de Buenos Aires (Argentina), examina dónde y cómo se dibujan estos bordes en la arquitectura institucional, en la esfera discursiva y en el territorio. El análisis arroja luz sobre la fragmentación y las desigualdades en los sistemas cec, un problema persistente en Argentina y América del Sur.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".