Resultados fundamentales del Programa de Protección del Neu- rodesarrollo Infantil del Centro de Neurociencias de Cuba
Bibliographic record
Abstract
Introducción. La relevancia de las evidencias provenientes de las neurociencias para poten- ciar el desarrollo infantil y el rendimiento académico ha sido reconocida por formuladores de políticas, maestros y padres de todo el mundo. Sin embargo, ha sido indispensable que este conocimiento altamente especializado sea interpretado y traducido en estrategias e instru- mentos concretos a aplicar en la escuela, el hogar y los escenarios de atención especializa- da de los niños que presentan trastornos del neurodesarrollo (TND). Métodos. Se presenta una selección de los principales resultados de la línea de neurodesarrollo publicados por el Centro de Neurociencias de Cuba (CNEURO) en revistas arbitradas por pares. Resultados y Discusión. Los estudios conductuales y de neuroimágen de las bases neuro-cognitivas de los procesos de aprendizaje y el rendimiento académico permitieron identificar indicadores de riesgo de TND y fundamentar el diseño de instrumentos para la detección temprana, car- acterización del perfil cognitivo y la atención individualizada de los niños. Se concluyó que los resultados demostraron el proceso de traducción y aplicación de las evidencias científicas en instrumentos y estrategias para la protección del capital mental de la nación y su inte- gración a los programas nacionales de salud y educación, dedicados a la atención temprana del desarrollo infantil.
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 | 0.008 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".