Innovaciones y recomendaciones de política pública en educación digital para refugiados, migrantes y jóvenes desplazados en LAC
Bibliographic record
Abstract
El estudio ”Explorando oportunidades para el uso de tecnologías digitales que promuevan la inclusión educativa de niños, niñas y adolescentes refugiados, migrantes y desplazados en América Latina y el Caribe”, surge de una preocupación urgente: ¿cómo garantizar un acceso real a la educación para niños, niñas y jóvenes refugiados, migrantes y desplazados en una región marcada por profundas desigualdades? Más allá de los marcos legales que reconocen este derecho, persisten barreras invisibles —administrativas, económicas y culturales— que siguen excluyendo a quienes más necesitan ser incluidos. Reconocer estas barreras es el primer paso hacia una respuesta más humana y justa. Este documento propone estrategias claras, ancladas en dos principios esenciales: colocar a las personas —niños, jóvenes, familias y docentes— en el centro de cada decisión, y entender la educación como un derecho inalienable y un bien público que debe ser protegido y promovido colectivamente. En tiempos en que el movimiento parece ser la única constante, garantizar trayectorias educativas estables, continuas y significativas no es solo un desafío, sino una obligación ética. A lo largo de estas páginas, invitamos a los lectores a una profunda reflexión y a un compromiso activo. Construir un futuro mejor para la infancia en movimiento no es únicamente responsabilidad de los Estados; es un llamado a toda la sociedad. Un llamado a recordar que, detrás de cada número, detrás de cada estadística, hay rostros, historias y, sobre todo, esperanzas que reclaman su lugar en el mundo. Roberto Porzecanski, PhD. & Martín Rebour, PhD.
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
Direct model labels (unvalidated)
Per-model category and study-design labels from the labeling rounds. They are machine output, unvalidated, and the disagreement between models ships as data. No study design here is MEDLINE-validated yet.
| Model arm | Categories | Study design | Confidence |
|---|---|---|---|
| gemma | no category Domain: not available · Genre: Empirical About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no | Not applicable | low |
| gpt | no category Domain: not available · Genre: Commentary About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no | Theoretical or conceptual | low |
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 | 0.015 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.016 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.007 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.004 |
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, unvalidatedLabeled directly by 2 models reading the full record.
The models disagree on parts of this classification; every voice is preserved in the section at the end of the page.
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".