Atención a las familias y adolescentes en condiciones de alto riesgo de consumir sustancias psicoactivas, vereda piedras de moler, del municipio Cartago, Valle de Cauca, Colombia
Bibliographic record
Abstract
Este trabajo de intervención se desarrolló en la vereda Piedras de Moler ubicada al oriente del Municipio de Cartago Valle del Cauca, la cual se encuentra ubicada en la vía que conduce del municipio de Cartago a Alcalá Valle del Cauca en el margen izquierdo del rio la Vieja, esta misma vía es secundaria y comunica al Valle del Cauca con los municipios del eje cafetero especialmente del departamento del Quindío; el recorrido desde Cartago hasta la vereda Piedras de Moler tarda aproximadamente 20 minutos en automóvil; cuenta con una población de 85 habitantes distribuidos en 40 mujeres y 45 hombres de los cuales 25 son niños, niñas y adolecentes. Su economía se basa en la explotación agrícola en cultivos de plátano, café, banano y cítricos entre otros cultivos propios de la región, y en explotación pecuaria a través de explotación ganadera, porcicultura y piscicultura; adicionalmente ha tomado fuerza la actividad turística gracias a sus paisajes al río la vieja y sus afluentes quebrada Barbas y quebrada Los Ángeles. Dado el tamaño de la población que habita esta vereda, las políticas públicas de seguridad, salud, recreación y educación, así como el servicio básico de acueducto y alcantarillado son débiles, notándose la ausencia de un puesto de salud, estación de policía, colegio y centros deportivos o de recreación, así mismo no se cuenta con servicio de alcantarillado y el acueducto vereda ofrece agua sin el debido tratamiento para el consumo humano. A nivel social existen diferentes problemáticas, no obstante la de mayor impacto y sobre la cual se opto para intervenir fue la comercialización y consumo de sustancias psicoactivas spa, esto derivado de la continua afluencia de turistas y extraños que ven en la zona el lugar propicio para estar en contacto con la naturaleza mientras consumen, y los expendedores que ven la oportunidad de negocio en este sitio. Así las cosas los niños, niñas y jóvenes están expuestos a un grave riesgo de consumo inducido por terceros ajenos a su pequeña comunidad.
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 | 0.000 | 0.001 |
| 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 | 0.001 | 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".