Woningproductie in Brussel: de buurtstad tegenover de stedelijke verdichting
Bibliographic record
Abstract
Sinds enkele jaren is de verdichting van de woonomgeving in het Brussels Hoofdstedelijk Gewest een uitdaging en tevens een tool voor stedelijke ontwikkeling geworden om het hoofd te bieden aan de demografische boom en het toenemende verschil tussen het aanbod aan en de vraag naar sociale woningen en woningen voor de middeninkomens. De keuze van de plaats waar de woningen worden geproduceerd - de lokalisatie - is van cruciaal belang om die uitdagingen aan te nemen, die onder meer worden omschreven in het ontwerp van Gewestelijk Plan voor Duurzame Ontwikkeling. Met een park van 39 000 sociale woningen en meer dan 45 000 gezinnen die kandidaat-huurder zijn, lijken de openbare vastgoedoperatoren de lokalisatie evenwel niet te beschouwen als een prioritair criterium bij hun beslissingen over de nieuwe woonprojecten op het gewestelijk grondgebied. Dit artikel is bedoeld als geüpdatete synthese van een onderzoekstraject dat een tiental jaar geleden werd aangevat en ertoe strekt de openbare en particuliere woningproductie sinds 1989 te analyseren in het licht van de evolutie van het stadsproject [Ananian, 2010]. Naast die initiële doelstelling wordt een tweede doelstelling nagestreefd, namelijk die conclusies toetsen aan de productie in het kader van het Gewestelijk Huisvestingsplan (2005) en het financieel kader van de Alliantie Wonen (2015). Uit deze synthese komt naar voren dat de overheden hun inspanningen moeten richten op een geïntegreerde strategie voor stadsplanning en openbare woningproductie die rekening houdt met de nabijheid van de uitrustingen, diensten en faciliteiten voor het dagelijkse leven.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.049 | 0.006 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".