Terceros lugares como espacios de coworking, fab labs y living labs. Conceptos clave y un marco referencial
Bibliographic record
Abstract
Debido al desarrollo tecnológico en los países de la OCDE, la organización del trabajo y los lugares de trabajo se han diversificado tanto en respuesta al contexto económico (para ser eficiente y efectivo) como a las expectativas de los empleados que desean un mejor equilibrio entre su trabajo y su vida privada. El avance del trabajo a distancia se ha incrementado y adopta diversas formas, como la posibilidad de trabajar fuera de la vivienda o el lugar de trabajo habitual. Esta última posibilidad puede realizarse estableciendo terceros\\n\\nlugares para facilitar la colaboración y el intercambio de conocimientos (espacios de coworking, lab fab, living lab). Aunque los terceros lugares están surgiendo en la mayoría de los países desarrollados y su número aumenta cada año, la idea es desconocida por muchas personas. El objetivo este artículo es proponer una síntesis de la situación en terceros lugares y su impacto en los territorios y en el empleo.
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 | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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".