Percepción de los contenidos digitales del fanpage de El Comercio sobre “El Niño Costero” en los alumnos del VIII ciclo de la Universidad Jaime Bausate y Meza, Lima, 2017
Bibliographic record
Abstract
La presente investigación planteó el siguiente problema: ¿Cómo percibieron los contenidos digitales del fanpage de El Comercio sobre “El Niño Costero” los alumnos del VIII ciclo de la Universidad Jaime Bausate y Meza, Lima, 2017? Tuvo como objetivo general determinar la percepción de los contenidos digitales del fanpage de El Comercio sobre “El Niño Costero” en los alumnos del VIII ciclo de la Universidad Jaime Bausate y Meza, Lima, 2017. El tipo de investigación es aplicada de nivel descriptivo – simple, su enfoque es cuantitativo y el diseño fue no experimental - transversal. Se utilizó la técnica de encuesta y el cuestionario como instrumento, con un factor de validación de 91% y confiabilidad de 0.90%. Se llegó a la conclusión que, según los resultados de la presente investigación, los estudiantes del octavo ciclo de la Universidad Jaime Bausate y Meza, tuvieron una percepción positiva de los contenidos digitales del fanpage de El Comercio sobre el caso de “El Niño Costero”, ya que gran parte de ellos estuvieron atentos a las publicaciones que aparecieron en el fanpage sobre el caso mencionado y, además, manifestaron que este tipo de información se presentó de manera adecuada para su difusión.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".