Rehabilitation strategies based on community with landmines victims, in the framework of the armed conflict in colombia. a perspective from the human rights based approach*
Bibliographic record
Abstract
El conflicto armado en Colombia ha ocasionado víctimas civiles y militares por accidentes con Minas Antipersonal (MAP), lo cual ha generado discapacidad permanente e implicaciones psicosociales para la víctima, su familia y comunidad, causando en la víctima un mayor esfuerzo para lograr su rehabilitación y, a su vez, creando infracciones al Derecho Internacional Humanitario y al Derecho Internacional de los Derechos Humanos. En el marco de las fuentes del derecho internacional y nacional, se encuentran medidas de reparación a las víctimas con ocasión del conflicto; entre estas medidas hay cinco componentes fundamentales: restitución, indemnización, rehabilitación, satisfacción y garantías de no repetición. En el marco del presente documento se plantea la estrategia de Rehabilitación Basada en Comunidad como alternativa de rehabilitación integral a las víctimas de MAP que residen en el sector rural. Lo anterior mediante un enfoque de investigación bimodal, en donde se realizó un análisis tendencial en el tema de estudio con el software Vantage Point, así como la caracterización del perfil individual, familiar, y socio demográfico de los participantes. A partir de la aplicación de instrumentos, se realizó el análisis y codificación de la información recolectada en el software N-Vivo, en donde se generaron nodos que fueron vitales en el diseño de estrategias de RBC, teniendo como directriz el enfoque basado en derechos humanos.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".