Rompiendo el silencio: ¿por qué las mujeres jóvenes en Perú se casan o conviven a una edad temprana, y cuáles son las consecuencias?
Bibliographic record
Abstract
Sobre la base de información cualitativa, el capítulo muestra cómo diferentes factores llevan a las mujeres jóvenes a iniciar una convivencia o matrimonio antes de la mayoría de edad. A través de las experiencias de tres mujeres que empezaron a convivir antes de los 18 años en el Perú, los autores muestran cómo es la vida para ellas, las inequidades en las relaciones de poder que enfrentan en su vida diaria y qué tan lejanas de la realidad están sus esperanzas y aspiraciones actuales. Además, los autores se preguntan sobre qué tan diferentes serían las vidas de estas jóvenes si existiese la posibilidad de cambiar algunas de las normas sociales. El análisis de estas experiencias de vida permite reflexionar sobre cómo la relación entre la pobreza, las desigualdades y las rígidas normas sociales de género conforman la base de un problema que limita las oportunidades de las mujeres y las deja vulnerables ante la violencia. Para este capítulo se analizó información de jóvenes que pertenecen a la muestra del estudio longitudinal Niños del Milenio y que fueron parte de la investigación “Matrimonio, convivencia, maternidad y paternidad temprana en el Perú”, que también se desarrolló en Etiopía, India y Zambia. Este capítulo es parte del libro Dreaming of a Better Life: Child Marriage Through Adolescent Eyes, que muestra evidencia y nuevos aprendizajes de un conjunto internacional de investigaciones y proyectos sobre “Matrimonio infantil y forzado” apoyados desde 2015 por International Centro de Investigaciones para el Desarrollo (IDRC) en Canadá.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
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".