Características de la metodología de Reggio Emilia y la eficiencia en la planificación de las actividades educativas en la Institución de Brightpath, Alberta Canadá 2020
Bibliographic record
Abstract
Mucho se ha escrito sobre la educación infantil, y se sigue haciendo a través de libros, investigaciones, artículos y otros. La infancia como etapa inicial es la que tiene mayor influencia en nuestras vidas de allí la importancia de sentar las bases para que sea potenciada su creatividad, y otras capacidades que se desarrollan de la mano con los valores y principios. La presente investigación tuvo como objetivo el establecer el nivel de relación de las características de la metodología de Reggio Emilia con la eficiencia en la planificación de las actividades educativas en la institución Brightpath en Alberta, Canadá. El tipo de investigación es aplicada y el diseño fue no experimental ya que no se manipularon las variables del estudio. La población la conformaron las profesoras que laboran en la institución educativa Brightpath del nivel inicial y la muestra la representaron el mismo número de la población que fueron 30. La técnica empleada en el estudio fue la encuesta y como instrumento el cuestionario para ambas variables. El resultado general del estudio a través de la prueba de la correlación de Spearman arrojó un valor de 0.57 de esta manera se corrobora la hipótesis general postulada.
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 | 0.005 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".