Nueva agenda urbana: una herramienta para impulsar la renaturalización frente al cambio climático
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Bibliographic record
Abstract
Esta investigación tiene como objetivo diagnosticar la Nueva Agenda Urbana como herramienta del gobierno local para impulsar la renaturalización frente al cambio climático. Se utilizó un enfoque cualitativo, con un método etnográfico. Se recolectaron datos mediante observación participante y entrevistas no estructuradas a representantes de alcaldías, ONG, representantes del sector salud, consejos comunales y gremios profesionales con experiencia en el área ambiental, además de efectuar una revisión del estado del arte de las categorías de estudio. Se realizó triangulación para asegurar la fiabilidad de la información obtenida. Entre los hallazgos encontrados se destaca que la función del gobierno local es hacer crecer la ciudad como un organismo vivo, mejorando espacios verdes y plazas con estrategias de renaturalización para mitigar los efectos del cambio climático. Se observan esfuerzos del gobierno local para resolver estos problemas, pero los históricos problemas de la ciudad parecen mitigar los esfuerzos de las autoridades locales a orientar la planificación para buscar soluciones viables y atenuar los efectos del cambio climático. El gobierno local deberá generar políticas que fomenten espacios verdes, balcones y terrazas verdes en áreas públicas para contribuir con los Objetivos del Desarrollo Sostenible (ODS). Se puede concluir que la Nueva Agenda Urbana constituye una herramienta valiosa para el gobierno local en la promoción de la renaturalización y la lucha contra el cambio climático. Se necesitan políticas públicas que incentiven la creación de espacios verdes y la participación ciudadana para lograr ciudades más sostenibles y recipientes. Esta investigación proporciona información valiosa sobre el papel de la NAU en la promoción de la renaturalización y la lucha contra el cambio climático. Los resultados pueden ser utilizados por el gobierno local, las ONG, la academia y la comunidad en general para desarrollar estrategias más efectivas para la construcción de ciudades más sostenibles y resilientes.
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Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 it