La “atractividad”, condición de las ciudades del futuro. Clasificaciones, retos y estrategias urbanas
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Notice bibliographique
Résumé
Las ciudades compiten entre ellas cada vez más, debido \nespecialmente a la globalización. Buscan atraer un número cada \nvez mayor de habitantes, turistas, inversionistas y actividades, \ny ubicarse a la cabeza de los numerosos palmareses que miden, \ndesde hace algunos años, la atractividad de las grandes metró- \npolis. Se trata de clasificaciones más o menos rigurosas que, al \nser publicadas, divulgadas y comentadas, tienen una repercu- \nsión sobre la imagen de las colectividades territoriales. En el \n2009, por ejemplo \n, The Economist \ny Mercer ubican a Tokio a \nla cabeza de las ciudades más caras, mientras que Vancouver \n(The Economist) \n y Viena (Mercer) serían las ciudades más \nagradables del mundo. \nEn este contexto, la noción de atractividad territorial \nse convirtió en un elemento ineludible para la “evaluación del \ndesempeño y de la dinámica de las ciudades”, y en una de las \nprioridades de las políticas de ordenamiento territorial. Pero, \n¿qué es lo que define el término de ‘atractividad’? ¿Cuáles son \nsus dimensiones y sus determinantes? \nFrançois Cusin y Julien Damon, después de presentar \nlas principales clasificaciones internacionales, interrogan aquí 81 \nespecial \n* \nEste texto ha sido tomado de los trabajos realizados dentro del marco de \nla Fabrique de la Cité. Consúltese el sitio web \nwww.lafabriquedelacite.com. \n** \nFrançois Cusin es profesor titular de sociología en la universidad Paris- \nDauphine; Julien Damon es profesor asociado del Instituto de Estudios Políticos \nde París (máster de urbanismo). \neste nuevo concepto, relacionándolo con el de \ncompetitividad. “Medir la atractividad de una \nciudad es evaluar su esfera de influencia, su ca- \npacidad para generar movimiento, para atraer \nhacia sí misma de manera duradera...”, afirman \nlos autores. Más allá de sus funciones econó- \nmicas, un territorio debe, por lo tanto, ofrecer \nbienestar y calidad de vida a sus habitantes, \neso que los autores llaman la “atractividad \nresidencial”. \nAsí, para permanecer en la competencia, \nlas colectividades territoriales elaboran polí- \nticas de ordenamiento territorial ambiciosas, \nincluyen la atractividad como elemento central \nde su estrategia y recurren a una nueva disci- \nplina, el \nmarketing \n urbano, porque la promo- \nción de su imagen de marca se ha convertido \nen una prioridad.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle