Trayectorias educativas en pandemia: relatos y memorias de estudiantes ingresantes
Bibliographic record
Abstract
Este trabajo se propone sistematizar y reflexionar sobre los relatos de experiencias de estudiantes ingresantes a la Universidad Nacional de La Plata (UNLP). En particular, a las Facultades de Periodismo y Comunicación Social (FPyCS) y de Ingeniería (FI) durante el ciclo lectivo 2020, en el marco del contexto de inicio de la pandemia por el COVID-19.De este modo, el artículo propone revisar las experiencias de ingreso de catorce casos -siete de Periodismo y siete de Ingeniería- atravesadas por la incertidumbre, por los desafíos, por los miedos, por los conflictos, por las preguntas propias del proceso y por las estrategias que se propusieron llevar a cabo para reconocer(se en) las lógicas institucionales en el inicio de los estudios superiores. Además, en la complejidad que demandó la creación de un vínculo mediado por las tecnologías y las tecnicidades.Pero, asimismo, también da cuenta de los aprendizajes, de las fortalezas situadas en el hacer y en las tácticas de desplegaron, en ese escenario de crisis, para permanecer.Vale aclarar que el corpus de análisis de este trabajo se inscribe en la confección de los cuadernos de campo y en la producción de entrevistas en profundidad llevadas a cabo para la elaboración de mi tesis de doctorado, "La universidad a través de las puertas: Relatos de experiencias de estudiantes ingresantes a la Facultad de Periodismo y Comunicación Social y de Ingeniería de la UNLP", que implicó el seguimiento de los casos mencionados durante todo el ciclo lectivo.
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 | 0.017 | 0.034 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.016 |
| Research integrity | 0.004 | 0.010 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".