La bancarización y los determinantes de la disponibilidad de servicios bancarios en la Provincia de Córdoba: una aplicación de modelos para datos espaciales
Bibliographic record
Abstract
Este trabajo analiza la bancarización y los determinantes de la disponibilidad de los servicios bancarios en la Provincia de Córdoba para el período 2000-2019. De acuerdo a los resultados, instalar una sucursal en localidades con menos de 10.000 habitantes no parece ser rentable para la banca privada y estas ciudades deben ser atendidas por instituciones públicas. En localidades con más de 25.000 habitantes se observa una escasez de sucursales bancarias y estas ciudades son las que ofrecen mayores incentivos a la banca privada para instalarse, a pesar de la presencia significativa de bancos públicos. Los modelos de regresión espacial con estructura transversal identifican como determinantes, con una asociación positiva y significativa, la cantidad de habitantes, el nivel de empleo y el número de jubilados/pensionados, mientras que la población rural dispersa presenta una asociación negativa. Los efectos difieren según el tipo de banco (público o privado) y el canal de atención. La dependencia espacial permite identificar efectos de desbordamiento en algunas variables. Fecha de Presentación: 06-19-2020 Fecha de Aprobación: 01-11-2021 Clasificación JEL: G20
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 | 0.004 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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 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".