Impacto de las intervenciones físicas en el transporte público en Medellín (Colombia) como herramientas para reducir la exclusión social
Bibliographic record
Abstract
Este documento presenta los resultados de una evaluación de impacto de tres intervenciones físicas en el sistema Metro: la Línea 1 del Metroplus, la Línea H del Metrocable y la Línea T-A del tranvía. Para ello, se usan datos georreferenciados de la Encuesta de Calidad de Vida para el periodo 2007-2017 y se estiman modelos a través de la metodología de k vecinos más cercanos, explotando la exogeneidad temporal de las intervenciones para encontrar el efecto de tratamiento en los tratados en relación con: el número de visitas al médico, las mejoras en la autopercepción de calidad de vida, el tiempo de desplazamiento al centro educativo y trabajo, el gasto en transporte y telecomunicaciones, y formalidad en el empleo. Lo anterior, se analiza también desagregado por género cuando la información está asociada a personas. Los resultados de este estudio contribuyen a la agenda de conocimiento impulsada por el Banco Interamericano de Desarrollo (BID), generando evidencia empírica sobre las inversiones en transporte que contribuyen a objetivos de inclusión social y económica. Los hallazgos se alinean además con las prioridades establecidas en la Visión 2025 del BID: Reinvertir en las Américas, en cuanto contribuyen a avanzar hacia la implementación de sistemas de movilidad asequibles, eficientes y sostenibles, que mejoren el acceso de la población a oportunidades de empleo, salud y educación.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".