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Record W6903769661 · doi:10.13140/rg.2.2.18601.98409

Institucionalizar para incluir: Análisis y opciones de política orientadas a la implementación efectiva del Sistema Nacional de Desarrollo e Inclusión Social (Sinadis)

2016· article· es· W6903769661 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueRePEc: Research Papers in Economics · 2016
Typearticle
Languagees
FieldSocial Sciences
TopicPublic Policy and Governance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Field (mathematics)Limiting

Abstract

fetched live from OpenAlex

Esta publicación, con propuestas hacia un mejor Gobierno 2016 - 2021, es parte de los 17 documentos de política del Proyecto CIES "Elecciones Perú: centrando el debate electoral"; promovido por el Centro de Investigación de la Universidad del Pacífico (CIUP), la Escuela de Gobierno y Políticas Públicas de la Pontificia Universidad Católica del Perú (EGPP - PUCP), y liderado por el Consorcio de Investigación Económica y Social (CIES). Este documento presenta opciones de política en torno a la institucionalización y plena puesta en marcha del Sistema Nacional de Desarrollo e Inclusión Social (Sinadis), entendido como el espacio de articulación intersectorial e intergubernamental de políticas sociales orientadas al logro de los objetivos de desarrollo humano y social en la población en situación de pobreza y vulnerabilidad. A partir de un análisis de oportunidades y restricciones se propone institucionalizar el Sinadis, desde un enfoque territorial, armonizando las dimensiones normativas, presupuestales y operativas vinculadas a los cinco ejes de política de la Estrategia Nacional de Desarrollo e Inclusión Social “Incluir para Crecer”. La propuesta sugiere recoger, en simultáneo, los avances de los ejes de nutrición, desarrollo infantil temprano e inclusión económica de la Estrategia, y a la vez impulsar los ejes de desarrollo integral de la niñez y la adolescencia y protección del adulto mayor. Se agradece a las instituciones que han hecho posible este esfuerzo. Colaboradores: Banco Mundial, Centro Interamericano de Administraciones Tributarias (CIAT), Instituto de Estudios Peruanos (IEP), Proyecto Capital. Auspiciadores: Banco de Desarrollo de América Latina (CAF), Banco Interamericano de Desarrollo (BID), Centro Internacional de Investigaciones para el Desarrollo (IDRC, por sus siglas en inglés), Cooperación Alemana implementada por GIZ, Cooperación Belga al Desarrollo, Embajada Británica, Fondo Mundial para la Naturaleza (WWF), Global Affairs Canada (GAC), Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO). Aliados: Acuerdo Nacional, Centro Nacional de Planeamiento Estratégico (Ceplan), Consejo de la Prensa Peruana, Jurado Nacional de Elecciones (JNE), Mesa de Concertación para la Lucha contra la Pobreza, Instituto Nacional Demócrata (NDI, por sus siglas en inglés), ONU Mujeres, ProGobernabilidad Canadá.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.837
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.033
GPT teacher head0.383
Teacher spread0.350 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2016
Admission routes1
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