Integración de cubiertas y fachadas vegetadas como estrategia en la mitigación del cambio climático y aportes medioambientales
Bibliographic record
Abstract
Algunos elementos relevantes utilizados por los arquitectos para integrar un medio natural en las ciudades son las fachadas y cubiertas vegetales, las cuales suelen ser consideradas como parte de la edificación desde su diseño, ya que al ser entes vivos presentan consideraciones que al construir con los materiales tradicionalmente utilizados no necesitan ser tomados en cuenta. Este artículo analiza, las ventajas y desventajas que ofrecen fachadas y cubiertas vegetales en parámetros sociológicos, medioambientales, funcionales, energéticos y de confort, a partir de la recopilación y análisis bibliográfico de la información disponible en artículos científicos, libros, revistas, periódicos y páginas web, etcétera.Los casos de estudio descritos permiten vislumbrar de mejor manera las consecuencias de la implantación de estos sistemas, así como los pasos que han dado en su camino a políticas exitosas, y el estado del desarrollo de estas. Se analizarán ciudades como Toronto y Copenhague, que han implementado con éxito sus políticas convirtiéndose en ejemplo en lo referente al desarrollo de infraestructuras verdes. Ciudades como Sídney, Buenos Aires, Sao Paulo y Bogotá que se encuentran en diferentes estados en el avance hacia sus políticas.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".