La educación inclusiva en Latinoamérica, El Caribe y el caso de Ecuador
Bibliographic record
Abstract
En este artículo se presenta un resumen analítico del diagnóstico que hiciera el Banco Mundial en conjunto con la Canadian Association for Community Living, que se denominó: Educación inclusiva en Latinoamérica y El Caribe Diagnóstico actual y desafíos para el futuro correspondiente al año 2006, en cuyos análisis se imbrican los resultados de los países participantes de los talleres y seminarios internacionales sobre esta temática; entre los que se encuentran: Brasil, Argentina, Uruguay, Paraguay, por Centroamérica Nicaragua, El Salvador, Honduras, Costa Rica y Panamá, en cotejo con el caso de la educación inclusiva en Ecuador. En lo metodológico, se analizaron los resultados del diagnóstico; los cuales se sustentan en los resultados de la investigación y de estudios de caso de los países con datos proporcionados por personas con discapacidad, familias, organizaciones de personas con discapacidad, maestros y autoridades educativas de escuelas públicas y privadas. A los fines de poder realizar esta empresa, se revisó el referido informe y otras fuentes bibliográficas, donde se exponen los casos de los países participantes en el evento de modo que pueda cotejarse con resultados de otros años posteriores. Puede referirse como una conclusión que: Es preciso lograr que los gobiernos diseñen, elaboren y desarrollen políticas públicas que promuevan la educación inclusiva. Estas políticas deben garantizar el derecho a una educación de calidad de todas las niñas y niños sin importar su religión, cultura, lengua, nivel socioeconómico, etc.
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 | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".