Análisis de Mercados de Derechos de Aprovechamiento de Aguas en Chile
Bibliographic record
Abstract
Los paises deben velar por el permanente mejoramiento de la gestion publica, promoviendo el desarrollo de instrumentos que contribuyan a mejorar los procesos de preparacion y evaluacion de los proyectos, no solo publicos, sino asimismo privados. En este sentido, politicas orientadas a mejorar el funcionamiento y transparencia de los mercados, sin lugar a dudas tendran un efecto positivo sobre la decision de asignacion de los recursos. En el contexto anterior y siguiendo los principios de la economia del bienestar, puede establecerse que bajo determinadas condiciones y supuestos (referidos a los teoremas fundamentales de la economia del bienestar), el mercado constituye un mecanismo eficiente para la asignacion de los recursos. De este modo, se entiende que cualquier equilibrio de mercado es deseable por la sociedad, en el sentido que maximiza el bienestar de las personas. Este equilibrio se denomina “Pareto eficiente” y se basa en la idea que el intercambio a traves del mercado permite alcanzar una situacion de equilibrio social en la que ninguno de los agentes economicos que participan de una transaccion puede mejorar su situacion sin reducir el bienestar de cualquier otro. Es por lo tanto, una situacion eficiente desde el punto de vista del bienestar social. Los fundamentos anteriores se han aplicado en diferentes mercados en Chile y particularmente al caso del mercado de derechos de aprovechamiento de aguas. Chile al igual que pocos paises en el mundo (el estado de California en Estados Unidos, Australia, Canada, entre otros) han promovido el desarrollo de mercados de transacciones de derechos de uso de agua y de acuerdo a la experiencia internacional, es clave el desarrollo de politicas institucionales para facilitar el desarrollo de los mercados. De acuerdo a la experiencia internacional, las transacciones entre compradores y vendedores son mas faciles de lograr y predecibles cuando el entorno institucional facilita y promueve la mayor transparencia en la informacion. En el marco de las ideas y conceptos anteriores se encuadra la presente propuesta de servicios de consultoria, con la finalidad aportar herramientas orientadas a disponer de un sistema de informacion ordenado y actualizado sobre los derechos de aprovechamiento de aguas en Chile.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".