La estructura productiva en la Región Metropolitana de Buenos Aires. De la valorización financiera (1976-2001) a las transformaciones en el siglo XXI
Bibliographic record
Abstract
La Región Metropolitana de Buenos Aires (RMBA) está constituida por una serie de distritos que rodean a la Ciudad Autónoma de Buenos Aires de Argentina. En ella se concentra el epicentro productivo y poblacional, pues alberga aproximadamente un tercio del producto bruto total y un cuarto de los habitantes del país. Este trabajo se propone analizar cómo respondió la estructura económica de la Región Metropolitana de Buenos Aires a los distintos patrones de acumulación de capital en la Argentina reciente. Para ello se investigan los cambios socioterritoriales en conexión con las transformaciones en la economía política, con particular énfasis en la industria y el empleo en el periodo 2003-2019, y luego se traza una delimitación cardinal-espacial (sur, oeste, norte) que identifica los núcleos estructurales de cada región. Las evidencian indican que los cambios en el patrón de acumulación registrados entre 2003 y 2015 permitieron detener parcialmente el proceso de desindustrialización, aunque no así el de estratificación social y urbana observados durante valorización financiera (1976-2001) en la Región Metropolitana de Buenos Aires, en tanto ambas tendencias regresaron y se potenciaron desde 2016.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".