Labrando el alma: resignificación de experiencias relacionadas con la pérdida en familias con víctimas de desaparición forzada
Bibliographic record
Abstract
El presente proyecto que lleva por título “LABRANDO EL ALMA” surge como una alternativa de intervención para afrontar los estragos de la desaparición forzada en el marco del conflicto armado en la zona rural de Antioquia. Este proyecto tiene como propósito promover la resignificación de experiencias relacionadas con la pérdida en las familias de víctimas de desaparición forzada, como una posibilidad de transformación del dolor en la vida cotidiana, basándose en los principios de la promoción de la salud, mencionados en la carta de la Ottawa, así como conceptualizaciones de la salud mental desde un enfoque socioeconómico. Así las cosas, “labrando el alma” cuenta con tres fases, donde en la primera que se llamara “arando el alma” se explorarán las afectaciones de la desaparición forzada en la salud mental de las familias de las víctimas y indagara acerca de las prácticas en salud mental de la comunidad que van en pro de la resignificación, la segunda fase se llamara “abonando terrenos” y brindará herramientas por medio de la psicoeducación para conocer, resignificar y tramitar los sentimientos asociados a la desaparición y la última fase se llamara “recogiendo frutos” y fomentará la participación activa de los sujetos en su comunidad, por medio de herramientas constitucionales, fortalecerá las prácticas en salud mental que se encuentren en la comunidad y hará una conexión directa con la unidad de búsqueda de personas desaparecidas.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| 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".