Propuesta de formulación, implementación y evaluación de una política pública para reducir los residuos sólidos en la Ciudad de México
Bibliographic record
Abstract
19 de dezembro de 2018.Publicado em 28 de dezembro de 2018.resumen -Ante la gran cantidad de residuos sólidos que diariamente se generan en la Ciudad de México, se deben encontrar soluciones que tengan mayor impacto en su reducción.El problema se ha vuelto sumamente difícil de resolver.Ante esto, es necesario formular una política pública que verdaderamente ayude a solventar el problema.Para ello se utilizó la metodología para la Formulación, Implementación y Evaluación de una Política Pública del Manual de Análisis y Diseño de Políticas Públicas, con la cual se llegó a una propuesta más sólida que contribuiría de manera más firme a tener mayores recursos para el manejo de los residuos sólidos o bien a disminuirlos de manera importante.Se encontró que aunque los consumidores ven como algo práctico e higiénico el uso de empaques y desechables, son las empresas las que los producen y ofrecen, por lo tanto, al hacer una política pública que incentive a los fabricantes a eliminar su producción de empaques y envases contaminantes, y a los comercios y entidades de servicio a no utilizar bolsas ni desechables, se tendrán grandes posibilidades de disminuir los desechos sólidos.
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 | 0.011 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".