Efecto de la exposición a narraciones orales del castellano estándar en el incremento del vocabulario, la comprensión y producción de oraciones en niños de 6 a 7 años de la Institución Educativa Intercultural Bilingüe Comunidad Shipiba Cantagallo
Bibliographic record
Abstract
El estudio analiza el efecto que tiene la exposición a narraciones orales en \ncastellano estándar en el incremento del vocabulario comprensivo, y la \ncomprensión y producción de oraciones en niños de 6 a 7 años de la Institución \nEducativa Intercultural Bilingüe Comunidad Shipiba Cantagallo. El tipo de \ninvestigación es explicativo, aplicando un diseño preexperimental, y el muestreo \nes probabilístico. Se examinan 16 niños que cursan el primer grado de primaria \ny que son hablantes de la variedad lingüística del castellano amazónico, \nempleando el Test de Vocabulario de Imágenes-PEABODY para medir el nivel \nde vocabulario comprensivo, y el Test Explorativo de Gramática Española-A. \nToronto para evaluar la comprensión y producción de oraciones. Como resultado \nse comprueba que las narraciones orales en castellano estándar tienen un efecto \npositivo en el incremento del vocabulario comprensivo y en la comprensión y \nproducción de las oraciones en la muestra estudiada.
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 | 0.003 |
| 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 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".