El desarrollo de capacidades y su influencia en el desarrollo de las operaciones de desminado humanitario en la Cordillera del Cóndor.
Bibliographic record
Abstract
El Conflicto del Cenepa entre los países de Ecuador y Perú durante 1995 trajo como resultado la contaminación de áreas de terreno con minas antipersonales en la Cordillera del Cóndor los cuales continúa siendo un problema para su erradicación y poder cumplir con los compromisos que el Estado peruano contrajo desde la firma del Tratado de Ottawa, muchos de ellos debido a factores externos como el terreno, clima y condiciones meteorológicas que vienen afectando el desarrollo de las Operaciones de Desminado Humanitario (ODH) de los cuales no se pueden modificar o predecir ya que como es sabido estos afectan en cualquier momento y circunstancia, sin embargo, existe factores internos como la doctrina, organización, entrenamiento, material, liderazgo, personal e infraestructura que pueden ser concebidos por la propia organización con la finalidad de no afectar el desarrollo y conducción de las ODH. \nPor lo que, cabe preguntar entonces ¿Qué modelo de desarrollo de capacidades debe adoptar el Ejército del Perú que permita alcanzar con los objetivos de modernización y eficiencia de las ODH en la Cordillera del Cóndor? Las conclusiones establecen la necesidad de tomar conciencia y establecer las brechas que se identifican para poder desarrollar las capacidades en materia de desminado humanitario de forma tal que dicha organización pueda cumplir con las tareas y misiones encomendadas y pueda ser capaz de operar en el ámbito internacional acorde a sus necesidades, amenazas y posibilidad económica de la nación.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".