Comisiones de la verdad, educación y paz positiva: un análisis de los informes finales de las comisiones de la verdad (1980–2015)
Bibliographic record
Abstract
El texto traducido es el manuscrito aceptado de un artículo publicado por Taylor & Francis en Comparative Education en 2017, disponible en línea: https://doi.org/10.1080/03050068.2017.1334428 Para citar el artículo original: Julia Paulson & Michelle J. Bellino (2017) Truth Commissions, Education, and Positive Peace: An Analysis of Truth Commission Final Reports (1980–2015), Comparative Education, 53:3, 351–378,DOI: 10.1080/03050068.2017.1334428 Aunque la justicia y la educación transicional ocupan un espacio cada vez más importante en la agenda internacional de esfuerzos para la consolidación de la paz, quedan por esclarecer las maneras en que la justicia y la educación podrían reforzarse mutuamente a fin de contribuir a la paz. Este artículo presenta un análisis transnacional de informes de comisiones de la verdad publicados entre 1980 y 2015, y explora la labor educativa de una de las formas más visibles de justicia transicional. Descubrimos que las intervenciones en el ámbito educativo por parte de las comisiones de la verdad van en aumento y que, asimismo, estas incorporan a su labor la tarea de “decir la verdad sobre la educación”. Sin embargo, al intervenir en la educación, las comisiones de la verdad tienden a recomendar reformas enfocadas exclusivamente en el futuro, como por ejemplo la enseñanza descontextualizada sobre los derechos humanos y la paz. Argumentamos que, al rehusarse a utilizar su labor retrospectiva en pos de la verdad y a fin de impulsar la transformación en el sector educativo, las comisiones de la verdad limitan sus posibles contribuciones en apoyo a la paz positiva.
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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 | 0.012 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".