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Enregistrement W2804756858

El nuevo en la ciudad

2018· article· es· W2804756858 sur OpenAlexaboutno aff
Fernando Fernández Monge

Notice bibliographique

RevuePolítica exterior · 2018
Typearticle
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLatin American Urban Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El uso de plataformas tecnologicas como Uber y Airbnb esta transformando las Las autoridades locales deben pensar en soluciones regulatorias para poner la tecnologia al servicio de urbes vibrantes y vivibles para todos. A lo largo de la historia los avances tecnologicos han ido moldeando las capacidad de disenar y construir sistemas de canalizacion de agua y saneamiento permitieron el desarrollo de Roma. tecnologia defensiva favorecio el desarrollo economico en el interior de las ciudades medievales y, mas recientemente, el coche revoluciono la dinamica urbana a lo largo del mundo. La nueva frontera en la transformacion de la ciudad parece tambien ligada a la explosion tecnologica de los ultimos anos. En un intento de imaginar este futuro, el consejo de asesores en ciencia y tecnologia del presidente Barack Obama publico en 2016 un informe titulado La tecnologia y el futuro de las ciudades. Entre los ejercicios de prediccion futurista, el que mas tiron ha tenido es el que imagina urbes donde miles de sensores recogen y analizan datos en tiempo real, conectando la toma de decisiones y mejorando la vida de los ciudadanos. Ciudades inteligentes o smart cities como la que Alphabet -matriz de Google- esta desarrollando en Toronto a traves de su otra filial, Sidewalk Labs. Esta utopia - o distopia, segun se mire- aun no se ha materializado, pero el gran desarrollo del ambito digital en los ultimos anos ya esta generando impactos tangibles en el espacio fisico y las condiciones socioeconomicas de las transformacion esta conectada al surgimiento de plataformas digitales como Uber o Airbnb, que estan revolucionando aspectos urbanos clave como la movilidad o la vivienda. Un proceso de transformacion urbana distinto, y muchas veces eclipsado por el entusiasmo que ha provocado la idea de las ciudades inteligentes, pero con efectos tan reales y ya presentes que merece la pena detenerse a analizar. Historia de una paradoja Si las ciudades surgieron por los beneficios que genera la proximidad, uno podria pensar que las plataformas tecnologicas -que eliminan la necesidad de la cercania fisica para comprar y vender un bien o para prestar y disfrutar de un servicio- iban a reducir la importancia de las No ha sido asi. Los economistas explican las ciudades basandose en el concepto de aglomeracion. proximidad y la densidad reducen los costes de transaccion, favoreciendo el intercambio de ideas, permitiendo el acceso a bienes y servicios, y mejorando la productividad de trabajadores y empresas. Por eso, ante la expansion de las tecnologias de la informacion y la comunicacion (TIC) hace algunas decadas, muchos predijeron que la importancia de las ciudades decaeria. Las profecias no se cumplieron, entre otras cosas, porque las interacciones cara a cara son muchas veces complementarias, y no sustitutivas, de los intercambios y las gestiones que se hacen en linea, como ya argumentaran Jess Gaspar y Edward Glaeser en 1996. Tampoco los servicios -turisticos o cotidianos- que provee la ciudad se encuentran facilmente en entornos rurales. Con la aparicion de las plataformas digitales ha ocurrido algo similar. Por plataformas nos referimos a los mercados virtuales que conectan a individuos para comerciar con bienes y servicios a traves de herramientas digitales, tambien conocidas como plataformas peer to peer o P2P, segun han descrito Aqib Aslam y Alpa Shah en 2017. En este punto conviene distinguir entre los terminos plataformas digitales y economia colaborativa, que se solapan pero no son identicos. Aunque algunas plataformas cualifican como economia colaborativa (Airbnb), hay muchas otras iniciativas de economia colaborativa que no son plataformas (Zipcar). Al mismo tiempo, hay plataformas como Amazon que no pueden calificarse como empresas de economia colaborativa, pero constituyen claramente mercados virtuales. De acuerdo con el informe de 2017 del Foro Economico Mundial, las empresas que operan plataformas P2P tenian un valor de mercado de 4,3 billones de dolares y empleaban directamente a 1,3 millones de personas en 2016. Estas cifras se han alcanzado en muy pocos anos, y todo apunta a que la tendencia seguira siendo de crecimiento exponencial. ?Sustituiran estos mercados virtuales a los mercados fisicos, reduciendo en el proceso la necesidad de vivir en urbes y vaciando por tanto las ciudades? respuesta, casi con total seguridad, es no.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,844
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,004

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,338 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2018
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