Aplicación y proceso de actualización del modelo de identificación del riesgo de trabajo infantil en el Perú
Bibliographic record
Abstract
La experiencia por desarrollar en el presente documento se dio durante el periodo 2018 al 2021 en el Ministerio de Trabajo y Promoción del Empleo (MTPE), específicamente en la Dirección de Promoción y Protección de los Derechos Fundamentales Laborales que pertenece a la Dirección General de Derechos Fundamentales y Seguridad y Salud en el Trabajo que entre sus objetivos plantea y analiza el problema del trabajo infantil que será desarrollado en el presente documento. El análisis del trabajo infantil es importante dado que busca garantizar los derechos de los trabajadores y, en particular, de aquellos trabajadores desfavorecidos o pobres que necesitan representación, participación y leyes adecuadas que se cumplan y estén a favor de sus intereses. De esta manera, la experiencia por desarrollar es, específicamente, la participación en la aplicación y proceso de actualización del Modelo de Identificación del Riesgo de Trabajo Infantil, el cual constituye una herramienta estadística importante para conocer la probabilidad de riesgo de trabajo infantil en los territorios. Este modelo siguió la metodología que consiste en 4 etapas: primero, se determinan los factores asociados al trabajo infantil; luego, se elabora y aplica el modelo logístico; a continuación, se aplican los resultados del paso anterior al censo de población; y, por último, se realiza una caracterización territorial.
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 | 0.015 | 0.048 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.008 |
| Open science | 0.003 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".