Residential Shelter for Children and Adolescents in San Juan de Lurigancho
Bibliographic record
Abstract
El presente proyecto busca realizar un Centro de Acogida Residencial para niños, niñas y adolescentes en el distrito de San Juan de Lurigancho. El problema en el Perú radica en la falta de infraestructura adecuada para atender a la creciente cantidad de niños, niñas y adolescentes en situación de riesgo que deberían ser admitidos en alguno de los centros ofrecidos por el INABIF como lo son los Centros de Acogida Residencial (CAR) o Aldeas Infantiles, así como la falta de personal técnico preparado para brindar sus servicios a las diversas instituciones. El Centro de Acogida Residencial según el Ministerio de la Mujer y Poblaciones Vulnerables (MIMP, 2014) es el espacio donde residen niñas, niños y adolescentes que se encuentran en situación de riesgo o desprotección, y en el que se les brinda atención y protección integral según sus necesidades, en un entorno seguro y de buen trato, con el fin de favorecer su reintegración familiar y social, o su adopción. El proyecto se enfoca en el diseño de experiencias sensoriales que proporcionen bienestar y estimulación emocional a cada residente. Por ello, la propuesta no solo busca resolver un déficit funcional, sino brindar una experiencia arquitectónica transformadora que contribuya al desarrollo integral de sus usuarios.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".