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Record W6983215216

Los métodos y medios ilícitos de guerra en el departamento del Meta

2022· other· es· W6983215216 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueAaltodoc (Aalto University) · 2022
Typeother
Languagees
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicBotany, Ecology, and Taxonomy Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsArmed conflictLatin AmericansContext (archaeology)Human rightsConstitution
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Después de la firma del acuerdo de paz en el año 2016 entre el gobierno del entonces
\npresidente Juan Manuel Santos y el grupo armado organizado FARC – EP concibió a las víctimas
\ncomo eje central del sistema de verdad, justicia, Reparación y No Repetición que tiene entre sus
\nmecanismos la Jurisdicción Especial para la Paz (JEP). La JEP fue denominada como el mecanismo judicial para investigar, juzgar y sancionar a
\nlos máximos responsables de las vulneraciones de los derechos humanos y el derecho
\ninternacional humanitario, que fueron cometidos durante el conflicto armado colombiano. Desde
\nla década de los noventa hasta la actualidad, los miembros de la Fuerza Pública han sido víctimas
\nde los Métodos y Medios Ilícitos de Guerra empleados principalmente por las FARC – EP, estos
\nhechos han afectado a la Fuerza Pública haciéndolos padecer sufrimientos innecesarios con el
\nuso de armas no convencionales. Aunque el desminado humanitario empezó en Colombia en el año 2004 en cumplimiento
\ndel Tratado de Ottawa, en el departamento del Meta las cifras de víctimas militares por los
\nmétodos ilícitos de guerra no han desaparecido. Sin embargo, las víctimas de minas antipersona
\n(MAP), munición sin explotar (MUSE) y artefactos explosivos improvisados (AEI) después del
\naño 2017 no pueden ser acreditados ante tal JEP. Ante esto, es posible acudir a los mecanismos
\ninternacionales y denunciar los hechos víctimizantes cometidos durante el post acuerdo

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.138
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0460.001

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.

Opus teacher head0.032
GPT teacher head0.229
Teacher spread0.197 · 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
GenreOther

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
Published2022
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