(Re)invertir en La Habana : análisis espaciales de los precios de la vivienda en los municipios \ncentrales de la capital cubana
Notice bibliographique
Résumé
En el año 2003 comencé mi primer trabajo de campo en La Habana, auspiciada por el Departamento de \nGeografía de la Universidad de La Habana y supervisada por Sonia Montiel. Me propuse comprender cómo \nel desarrollo del turismo en La Habana Vieja y la patrimonialización del lugar a través de su nominación \ncomo Patrimonio de la Humanidad de la UNESCO y la acción de la Oficina del Historiador de la Ciudad \nestaban transformando la dinámica socioespacial de este barrio, aún muy degradado en aquel entonces. \nDespués de 10 años y un doctorado acerca del impacto de la migración cubana en la trayectoria urbana de \nMiami, regresé a hacer un estudio de campo en La Habana, ahora como profesora de la Universidad de \nMontreal. Esta ciudad, que me cautiva particularmente y que había conocido durante las últimas sacudidas \ndel período especial, entre 2003 y 2009, empezó a cambiar a mayor ritmo mientras mantenía siempre cierta \ninmovilidad. Las excursiones de 2015 y 2017 fueron sin duda las más elocuentes; por un lado, La Habana \nse encontraba en un estado de agitación, nuevos lugares culturales y turísticos, grandes hoteles en construcción \ny casas renovadas se estaban vendiendo o rentando por Airbnb. Por otro lado, los recurrentes problemas de \nvivienda de la capital, los colapsos y las construcciones informales continuaban sucediendo regularmente. \nDurante esas dos visitas del 2015 y 2017 estaba en busca de colaboradores cubanos que pudiesen ayudarme \na entender las mutaciones socio-espaciales de los barrios centrales de esta ciudad socialista a partir de 2011 \ncon la reintroducción de la posibilidad de que los cubanos vendan o compren una casa. Llegué a esto gracias \na mi encuentro con Ricardo Núñez, economista urbano que trabaja en el PNUD, que me fue presentado por \nun amigo común, Jorge Mario Egozcue Sánchez, y a mi acercamiento con la FLASCO- Cuba, donde el \nequipo de dirección y la Dra. Luisa Iñiguez aceptaron acoger y colaborar en mi proyecto. Luisa fue también \nquien me presentó a Carlos García Pleyan, urbanista incansable. Este trabajo tampoco pudiera haber visto \nla luz sin la participación de Mateo Alba Carmichael que trabaja conmigo desde el 2017, primero como \nasistente de investigación en el programa de maestría y luego como ingeniero de investigación. Los mapas \npresentados aquí fueron hechos por él. También queremos agradecer calurosamente al compañero Rodolphe \nGonzalès (ingeniero geoweb de la Universidad de Montreal), su implicación en el desarrollo del scrapper y el \nacompañamiento de Mateo en las técnicas de la geoweb fueron de gran apoyo.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».