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Record W4391470770 · doi:10.7202/1109050ar

¡San Pancho No Se Vende!

2024· article· es· W4391470770 on OpenAlexvenueno aff
Camila Adriana Vera Massieu, Carlos Federico Lucio López

Bibliographic record

VenueACME · 2024
Typearticle
Languagees
FieldSocial Sciences
TopicLatin American Urban Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Las dinámicas de urbanización en el periodo neoliberal pueden ser pensadas como nuevas formas de cercamiento de los bienes comunes o como una forma de acumulación por desposesión, según Harvey (2005). Esto despierta nuevas estrategias de acción colectiva que se expresan como espacios de resistencia contra el despojo capitalista. En el presente artículo nos interesa hacer un cuestionamiento al urbanismo neoliberal y sus procesos de gentrificación, a través de la defensa de los bienes comunes urbanos vistos como un proceso que se ocupa fundamentalmente de desmercantilizar el espacio público, cuyo rasgo principal no solo es ya potencialmente antagónico a los intereses del capital, sino transformador por su defensa de las estrategias de reproducción social mediante la autoorganización y la puesta en común de estructuras de reciprocidad que refuerzan los lazos convivenciales y comunitarios. Este estudio se centra en las dinámicas de urbanización neoliberal de la ciudad de Querétaro en donde los procesos de gentrificación constituyen una forma de despojo urbano que amenaza con desplazar a la población de los barrios tradicionales del centro histórico, además de transformar sus modos de vida. En respuesta, el emblemático barrio de San Francisquito genera un proceso de resistencia que se caracteriza por la creación de formas organizativas que tienen en el centro la defensa de lo común, y la reapropiación del territorio, a partir de la reinvindicación de sus características identitarias y socioculturales.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.136
Threshold uncertainty score0.455

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0050.002
Scholarly communication0.0050.003
Open science0.0010.005
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.1360.049

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 head0.029
GPT teacher head0.350
Teacher spread0.321 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
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

Citations0
Published2024
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