Contribución de la inteligencia emocional en la inclusión laboral de personas con diversidad funcional física
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Bibliographic record
Abstract
En el mundo existen aproximadamente 470 millones de personas con diversidad funcional en edad de trabajar, la mayoría de esta población no tiene la oportunidad de incluirse laboralmente por las limitaciones que presentan, no reciben un trato igualitario y se convierten en un grupo vulnerable presentando dificultades de motivación O¿Reilly (2007). En Colombia según Registro de Localización y Caracterización hay 1¿404.108 personas con diversidad funcional correspondiente al 2.6% de la población; el 81% se encuentra en estratos 1 y 2 (personas con bajos recursos), tan solo el 20% finaliza la secundaria y el 12% de los que se encuentran en edad productiva tienen acceso al mundo del trabajo. Ministerio de salud y protección social (2018) Este grupo vulnerable en América latina enfrenta situaciones muy exigentes ya que viven en condiciones de pobreza extrema; además de hacer frente a sus limitaciones, deben sobre llevar también su propia condición de salud mental y emocional para sobrepasar los desafíos de inclusión en el mundo (Labrador, 2016; Samaniego, 2006). En esta línea, ser incluido significa integrar a la persona en todos los contextos posibles, desde el personal, pasando por el académico, el laboral el deportivo y el social. Con la inclusión como proceso se trabaja por la igualdad, la participación y el respeto posibilitando un desenvolvimiento integral en todos los contextos (Darmstadter, 2015; Espinoza R y Valderrama, 2016).
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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 it