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Record W3166382648 · doi:10.29057/icshu.v9i18.6311

Implicaciones en la representación escalar y uso de geo-tecnologías en programas de ordenamiento territorial

2021· article· es· W3166382648 on OpenAlexfundno aff
José Iván Ramírez Avilés

Bibliographic record

VenueEDÄHI Boletín Científico de Ciencias Sociales y Humanidades del ICSHu · 2021
Typearticle
Languagees
FieldSocial Sciences
TopicRegional Development and Innovation
Canadian institutionsnot available
FundersPartenariat Canadien Contre Le Cancer
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La presente investigación tiene como objetivo mostrar el uso y potencialidades de las tecnologías de análisis geo-espacial, se hace énfasis en herramientas de accesibilidad gratuita, que pueden aplicarse a la generación de datos y análisis en el desarrollo territorial y urbano. Al mismo tiempo que se indaga, con una visión crítica, sobre algunas de las contradicciones en el diseño de los programas de ordenamiento territorial en sus diferentes escalas geográficas, sus implicaciones a nivel social y ambiental. Para solventar esto, se realiza un análisis comparativo de las políticas y estrategias propuestas en planes de ordenamiento de orden superior en el Estado de Hidalgo con el Plan Parcial de Desarrollo Urbano del Sector Ciencia, Tecnología e Innovación de la Zona Poniente de Pachuca de Soto (PPDU-PCCC). Se identifican diversos hallazgos, el principal es que si bien las tecnologías geo-informáticas son un gran potencial de generación y análisis de datos, también requieren el uso crítico de la información para el bienestar social, pasando de una planeación estratégica a una integral y sustentable. El gran reto es la complementariedad de programas, sobre todo cuando se llega a intervenciones a pequeña escala geográfica, es en este nivel en el cual las comunidades son impactadas, visibilizadas o excluidas de la planeación o de la ausencia de ésta.

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)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Research integrity
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.673
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0020.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.030
GPT teacher head0.333
Teacher spread0.302 · 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 designTheoretical or conceptual
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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