Autoestima y resiliencia en mujeres víctimas de violencia en un centro de salud mental comunitario
Bibliographic record
Abstract
La resiliencia ayuda a sobresalir durante distintos problemas emocionales y económicos, para llegar así a cumplir los objetivos trazados, existen diferentes barreras en la sociedad que afectan al ser humano tal cual se evidencia en aquellas mujeres víctimas de violencia, donde depende de ella surgir ante las adversidades por medio motivaciones propias para sobresalir ante los problemas, ya que tienen una vida social y familiar donde ellas son muy importantes para una relación positiva y evita prevenir problemas en salud mental. Objetivos: Determinar la relación que existe entre autoestima y resiliencia en mujeres víctimas de violencia. Metodología: el enfoque de la investigación fue cuantitativa, diseño no experimental, la recolección de datos se realizó a través de cuestionarios a 48 usuarias mujeres atendidas en el centro de salud mental comunitario de San Isidro labrador de Juliaca. Resultados: Se observa que le nivel de Autoestima en mujeres víctimas de violencia atendidas en el Centro de Salud Mental comunitario de San Isidro Labrador – Juliaca presentan un autoestima de nivel medio, y una resiliencia media. Se concluye que la variable autoestima está relacionada con la variable resiliencia (p= 0.007), lo que indica que la relación es significativa. Conclusiones: Existe una relación positiva débil baja entre autoestima y resiliencia con un Rho 0.385; así mismo se obtuvo que, el 47,6 % nivel bajo de autoestima; el 45,8% nivel medio de resiliencia.
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".