Bibliographic record
Abstract
Las continuas crisis en Argentina han fomentado el desarrollo de un esquema de trabajo informal y heterogéneo, con una amplia participación de mujeres que viven en barrios segregados socioeconómicamente. Si bien existen una serie de conocimientos y capacidades ya instalados; aún persiste la necesidad de trabajar en pos de desarrollos específicos, contextualizados y co-construidos que permitan mejorar las actividades productivas y generar condiciones de vida dignas. El presente artículo propone reflexionar sobre: ¿Cómo construir una tecnología que responda a necesidades e intereses territorializados? ¿Quién debería y quién puede crearla? ¿Cuál es el papel de los profesionales universitarios en este escenario? ¿Cómo resignificar el conocimiento académico y el quehacer profesional para impulsar la co-construcción del conocimiento con otros actores sociales en pos de desarrollos que busquen la transformación social?. Se tomó como base epistémica para el análisis, dos proyectos realizados entre mujeres trabajadoras de huertas comunitarias y profesionales, docentes y estudiantes universitarios (química, biología y artes) e instituciones y reparticiones estatales. El trabajo desde una perspectiva epistémica participativa y constructivista, permitió la co-construcción de conocimiento para el desarrollo de una tecnología social: técnicas de aprovechamiento de plantas aromáticas e instrumentos de gestión. La articulación entre múltiples actores sociales y la decisión de los profesionales universitarios de ejercer su profesión desde lógicas más democráticas, resultaron aspectos claves para resignificar el habitar de la huerta y expandir la territorialidad propia de los actores intervinientes. Actualizado con correcciones tipográficas menores: 30 de junio de 2025.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.002 |
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".