Centro integral de atención al adulto mayor de la Municipalidad de Huánuco y la inclusión social del adulto Línea de Investigación: Gerencia Social mayor, 2023
Bibliographic record
Abstract
La presente investigación titulada: “Centro Integral de Atención al Adulto Mayor \nde la municipalidad de Huánuco y la inclusión social del adulto mayor, 2023”, \ntuvo como objetivo determinar y analizar el impacto del Centro Integral de \nAtención al Adulto Mayor de la municipalidad provincial de Huánuco en la \ninclusión social de los adultos mayores en el año 2023. La metodología que se \nempleó fue de nivel descriptiva y aplicada, de tipo cualitativo y cuantitativo \n(mixto), de diseño no experimental-transversal, con una muestra no \nprobabilística a 52 adultos mayores que asisten a los talleres que ofrece el \nCentro Integral de Atención al Adulto Mayor de la municipalidad de Huánuco; \npara el recojo de datos se empleó técnicas cualitativas y cuantitativas, donde \nlos datos cuantitativos fueron procesados a través del software SPSS 25.0, \nconcluyendo que la investigación logro probar la hipótesis alternativa por lo \ncual, el Centro Integral de Atención al Adulto Mayor de la municipalidad \nprovincial de Huánuco, si contribuye de manera positiva en la inclusión social \ndel adulto mayor, que comprenden los ámbitos: educativo, económico y cultural.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".