La relación entre investigación académica y retardo en ascensos: el caso de una universidad venezolana
Bibliographic record
Abstract
A nivel nacional, los sueldos de los profesores universitarios en Venezuela son establecidos por el gobierno a partir de un sistema de cinco categorías, \n\ncada una de las cuales tiene sus propios requisitos en cuanto a antigüedad y trabajos de investigación. Generalmente, los profesores muestran un cierto \n\nretraso en sus ascensos, probablemente debido a la poca atención prestada a la investigación, al predominio de la labor docente y a la falta de incentivos \n\nmonetarios. A fin de promover la investigación, las universidades ofrecen ingresos no-salariales. Este estudio aplica métodos de estimación en dos etapas \n\npara analizar la relación entre investigación y ascenso, utilizando datos de una universidad venezolana. Los resultados indican que la probabilidad de \n\nretardo en ascenso reduce los ingresos nosalariales que los profesores pueden percibir, mientras que el nivel de educación incrementa la probabilidad de realizar investigación así como los ingresos de los profesores, a la vez que reducen la probabilidad de retardo.
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 | 0.003 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 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".