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Enregistrement W3185075636 · doi:10.37838/unicen/est.29-071

La estructura productiva en la Región Metropolitana de Buenos Aires. De la valorización financiera (1976-2001) a las transformaciones en el siglo XXI

2021· article· es· W3185075636 sur OpenAlexaboutno aff
Eduardo M. Basualdo, Leandro Marcelo Bona, Pablo Manzanelli

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2021
Typearticle
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRegional Development and Innovation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetropolitan areaGeographyQuarter (Canadian coin)IndustrialisationPopulationEconomyWelfare economicsCapital (architecture)Political scienceEconomicsDemographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La Región Metropolitana de Buenos Aires (RMBA) está constituida por una serie de distritos que rodean a la Ciudad Autónoma de Buenos Aires de Argentina. En ella se concentra el epicentro productivo y poblacional, pues alberga aproximadamente un tercio del producto bruto total y un cuarto de los habitantes del país. Este trabajo se propone analizar cómo respondió la estructura económica de la Región Metropolitana de Buenos Aires a los distintos patrones de acumulación de capital en la Argentina reciente. Para ello se investigan los cambios socioterritoriales en conexión con las transformaciones en la economía política, con particular énfasis en la industria y el empleo en el periodo 2003-2019, y luego se traza una delimitación cardinal-espacial (sur, oeste, norte) que identifica los núcleos estructurales de cada región. Las evidencian indican que los cambios en el patrón de acumulación registrados entre 2003 y 2015 permitieron detener parcialmente el proceso de desindustrialización, aunque no así el de estratificación social y urbana observados durante valorización financiera (1976-2001) en la Región Metropolitana de Buenos Aires, en tanto ambas tendencias regresaron y se potenciaron desde 2016.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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