Bibliographic record
Abstract
El MGPD (Modelo General del Proceso del Diseño) indica la importancia de los datos que aporta el análisis del sitio en el desarrollo del proceso de diseño referente al caso recreación, es decir, a la utilidad de los datos y su incidencia en cada una de las fases que componen el, proceso. Por lo que podemos establecer que la finalidad de la investigación es, en suma, entender la forma de usar y vivir el espacio de la gente que habita en el sitio, puesto que toda la información recopilada en el análisis del Sitio es útil para comprender el papel de los espacios urbano-arquitectónicos existentes como respuesta a las variables naturales, artificiales y moderadoras del sitio; así como para alimentarse en la búsqueda de soluciones de diseño para cada nivel espacial que tomen en cuenta a estas mismas variables que conforman el sitio. El sol es uno de los factores más importantes que intervienen en el diseño arquitectónico de los espacios en los que el hombre vive y convive, en l vivienda cumple necesidades de tipo psicológico y afectivo. Los Espacios arquitectónicos son en extremo susceptibles al calor y a la luz que proveen los rayos solares, por lo que se han ideados una gran variedad de dispositivos para controlar la energía lumínica y térmica del sol.
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.065 | 0.016 |
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".