Las cooperativas de viviendas de cesión de uso: experiencias emergentes en España
Bibliographic record
Abstract
La economía social y la vivienda no han sido conceptos muy bien avenidos en las décadas recientes en el contexto español. Si bien existen experiencias exitosas de unir ambos terrenos (Dinamarca, Canadá -Quebec-, Uruguay, entre otros), en España las tradicionales cooperativas de viviendas no han representado de manera adecuada los principios de la economía social en el ámbito de la vivienda. Este trabajo se centra en el estudio de unas iniciativas que recientemente están emergiendo en el contexto español y que vendrían a cubrir este hueco, como son las cooperativas de cesión de uso, vinculadas en la mayoría de los casos a experiencias de cohousing (tanto en el terreno senior como en el intergeneracional).En este artículo se presentan los resultados de una investigación cualitativa realizada sobre las cooperativas de cesión de uso. En un primer apartado se repasa la evolución histórica del cooperativismo de viviendas desde la perspectiva de la economía social (desde las cooperativas de viviendas tradicionales a las cooperativas de cesión de uso). En el segundo apartado se explica la investigación realizada sobre las iniciativas emergentes en España, explicando la metodología utilizada y los resultados del análisis realizado según los objetivos planteados. En el tercer apartado se exponen las principales conclusiones y reflexiones obtenidas.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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".