Los métodos y medios ilícitos de guerra en el departamento del Meta
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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.
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".