Desempeño morfosintáctico en niños de 5 años provenientes de una institución educativa estatal y una institución educativa privada del distrito de Comas
Bibliographic record
Abstract
El estudio presentó como objetivo principal determinar si existen diferencias en el \ndesempeño morfosintáctico entre los niños de 5 años provenientes de una institución \neducativa estatal y una institución educativa privada del distrito de Comas. Asimismo, se \ntrabajó con una metodología de nivel descriptiva-comparativa, con un enfoque cuantitativo, \ndiseño no experimental y corte transversal. Estuvo integrado por una muestra de 86 alumnos \nde ambos sexos, 41 niños pertenecientes a la institución educativa estatal y 45 de la \ninstitución educativa privada del distrito de Comas, ello, a través de un muestreo no \nprobabilístico. Por otro lado, para recoger datos referentes al desempeño morfosintáctico se \naplicó como instrumento el Test exploratorio de gramática española de A. Toronto. Se \nconcluyó que existen diferencias en el desempeño morfosintáctico estadísticamente \nsignificativas en función al tipo de gestión educativa. La capacidad del niño para reconocer \nestructuras gramaticales por medio de imágenes es mayor en instituciones privadas en \ncomparación a los que estudian en estatales.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".