Vivienda comunitaria con enfoque de progresión espacial en la Cooperativa Sergio Toral 1, Guayaquil
Bibliographic record
Abstract
El acceso a una vivienda digna y asequible en Guayaquil y a nivel nacional es una necesidad latente en cuanto a las aspiraciones de mejorar la calidad de vida de las familias. Actualmente, el 40% de la población no puede acceder a una vivienda digna, razón por la cual los núcleos familiares optan por asentarse de manera irregular en territorios no planificados y no aptos para ser habitados. Bajo esta premisa, se elaborará un diagnóstico detallado del sitio en torno a problemas percibidos como el hacinamiento, la inseguridad y las favelas urbanas. El estudio tiene como objetivo desarrollar un esquema de plan de vivienda utilizando dos modelos de vivienda comunitaria progresiva. En primer lugar, se utiliza una metodología de análisis iterativo con un enfoque cualitativo-cuantitativo para analizar y parametrizar las condiciones de la vivienda comunitaria enfocada en la progresión de sus espacios para obtener nuevos esquemas de planes de vivienda que sean accesibles para comunidades de bajos ingresos. Dentro del método cuantitativo, se utiliza el análisis matemático secuencial y racional para evaluar aspectos fundamentales del diseño. En conclusión, se obtiene que a través del proceso iterativo urbano se pueden obtener progresiones espaciales planificadas y que mejoran la calidad funcional del espacio integral y que los modelos matemáticos generan espectros aceptables en la elección de los aspectos fundamentales.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| 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) | 0.004 | 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".