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Record W3128864884 · doi:10.23881/idupbo.020.2-10e

MONTREAL Y LA RESIDENCIA EN SU ESPACIO CENTRAL: EL CASO DE SAINTE-MARIE DESDE LA PERSPECTIVA DE SU ATRACCIÓN

2021· article· es· W3128864884 on OpenAlexaffabout
Carlos Tello

Bibliographic record

VenueRevista Investigación & Desarrollo · 2021
Typearticle
Languagees
FieldSocial Sciences
TopicUrban Transport and Accessibility
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Esta investigación empírica indica lo imperativo de equilibrar el incontrolable crecimiento periférico de ciudades con un arraigo residencial central. Cuestiona la posición oficial del censo Canadiense que informa lo “considerable” del movimiento de re-densificación en el centro de Montreal. Una metodología apoyada en sondeos de opinión presenta como objetivo al diseño de un modelo de regresión concebido con un proceso SPSS que exponga la interrelación que “la-libre-intención-de-permanencia” en ese centro (vecindario de Sainte-Marie) guarda con un conjunto de las variables más representativas de mejoría residencial en vivienda/servicios desde la perspectiva de las necesidades/impedancias1 (dificultades para lograrlo). La idea aquí es la de estimar el nivel de atracción central dentro de la limitaciones de un proyecto-piloto. Las variables independientes “ingreso-mensual”, “régimen-de-propiedad”, “impedancia-de-mejoría-residencial”, “necesidad-de-mejoría-en-servicios-de-salud”, “impedancia-de-mejoría-en-servicios-de-salud”, y de “impedancia-de-mejoría-en-transporte” fueron las más explicativas del comportamiento de la variable dependiente “libre intención de permanencia”. La investigación confirma que la mejoría dada no es significativa en Sainte-Marie así como la atracción y permanencia locales en donde el valor del estudio radica en la re-evaluación de la visión parcial que el censo oficial ofrece.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.107
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.300
Teacher spread0.286 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

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Published2021
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