Implicaciones en la representación escalar y uso de geo-tecnologías en programas de ordenamiento territorial
Notice bibliographique
Résumé
La presente investigación tiene como objetivo mostrar el uso y potencialidades de las tecnologías de análisis geo-espacial, se hace énfasis en herramientas de accesibilidad gratuita, que pueden aplicarse a la generación de datos y análisis en el desarrollo territorial y urbano. Al mismo tiempo que se indaga, con una visión crítica, sobre algunas de las contradicciones en el diseño de los programas de ordenamiento territorial en sus diferentes escalas geográficas, sus implicaciones a nivel social y ambiental. Para solventar esto, se realiza un análisis comparativo de las políticas y estrategias propuestas en planes de ordenamiento de orden superior en el Estado de Hidalgo con el Plan Parcial de Desarrollo Urbano del Sector Ciencia, Tecnología e Innovación de la Zona Poniente de Pachuca de Soto (PPDU-PCCC). Se identifican diversos hallazgos, el principal es que si bien las tecnologías geo-informáticas son un gran potencial de generación y análisis de datos, también requieren el uso crítico de la información para el bienestar social, pasando de una planeación estratégica a una integral y sustentable. El gran reto es la complementariedad de programas, sobre todo cuando se llega a intervenciones a pequeña escala geográfica, es en este nivel en el cual las comunidades son impactadas, visibilizadas o excluidas de la planeación o de la ausencia de ésta.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».