VIOLENCIA INTRAFAMILIAR EN EL BARRIO LAS NIEVES LOCALIDAD SURORIENTE DE LA CIUDAD DE BARRANQUILLA - COLOMBIA: DIAGNÓSTICO SOCIO COMUNITARIO Y ÁRBOL DEL PROBLEMA
Bibliographic record
Abstract
El artículo "Violencia intrafamiliar en el barrio Las Nieves, localidad suroriente de la ciudad de Barranquilla - Colombia" aborda un análisis profundo de la violencia intrafamiliar en esta área. Centrándose en el impacto psicosocial y en estrategias de prevención y atención, el estudio emplea un enfoque metodológico de diagnóstico socio comunitario, que incluye documentación poblacional, análisis comunitario y evaluación de recursos comunitarios, basados en los aportes de Acuña (2020), Whaley (2013), Pelekais et al., (2015), entre otros. Los resultados revelan una alta prevalencia de violencia intrafamiliar con consecuencias negativas en la salud mental de víctimas y agresores, así como en la cohesión social del barrio. La investigación resalta la importancia crucial de los servicios comunitarios y líderes locales en la mitigación y tratamiento de esta problemática. Las conclusiones enfatizan la necesidad de un enfoque multidisciplinario, integrando programas de prevención, terapia y apoyo emocional, junto con campañas de concienciación. La cooperación entre instituciones educativas, servicios comunitarios y líderes locales se destaca como elemento fundamental para desarrollar estrategias efectivas que fomenten entornos familiares seguros y promuevan el bienestar comunitario.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| 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".