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Enregistrement W2800820808 · doi:10.7203/ciriec-e.92.9266

Las cooperativas de viviendas de cesión de uso: experiencias emergentes en España

2018· article· es· W2800820808 sur OpenAlexaboutno aff
Aitziber Etxezarreta, Gala Cano, Santiago Merino

Notice bibliographique

RevueCIRIEC-España revista de economía pública social y cooperativa · 2018
Typearticle
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCollaborative and Sustainable Housing Initiatives
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La economía social y la vivienda no han sido conceptos muy bien avenidos en las décadas recientes en el contexto español. Si bien existen experiencias exitosas de unir ambos terrenos (Dinamarca, Canadá -Quebec-, Uruguay, entre otros), en España las tradicionales cooperativas de viviendas no han representado de manera adecuada los principios de la economía social en el ámbito de la vivienda. Este trabajo se centra en el estudio de unas iniciativas que recientemente están emergiendo en el contexto español y que vendrían a cubrir este hueco, como son las cooperativas de cesión de uso, vinculadas en la mayoría de los casos a experiencias de cohousing (tanto en el terreno senior como en el intergeneracional).En este artículo se presentan los resultados de una investigación cualitativa realizada sobre las cooperativas de cesión de uso. En un primer apartado se repasa la evolución histórica del cooperativismo de viviendas desde la perspectiva de la economía social (desde las cooperativas de viviendas tradicionales a las cooperativas de cesión de uso). En el segundo apartado se explica la investigación realizada sobre las iniciativas emergentes en España, explicando la metodología utilizada y los resultados del análisis realizado según los objetivos planteados. En el tercer apartado se exponen las principales conclusiones y reflexiones obtenidas.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,148

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,011
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,325 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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