Antonio Escario Arquitecto. Una aproximación a su arquitectura a través del estudio de sus edificios de viviendas en Valencia.
Bibliographic record
Abstract
[ES] Antonio Escario es un arquitecto \nalbaceteño graduado en la Escuela de \nArquitectura de Madrid. Tras finalizar \nlos estudios realiza su primera obra, \nOratorio San Felipe de Neri, y comienza \na trabajar de arquitecto en la \nadministración provincial de Albacete. \nPosteriormente, traslada su residencia \na Valencia para formar parte del grupo \nde arquitectos EVV -Escario, Vidal y \nVives-, compaginando con trabajos como \narquitectos en la administración de la \nGeneralitat Valenciana y como profesor \nen la Escuela Técnica Superior de \nArquitectura. En una época un inestable \ncon el fin del franquismo y la crisis \ndel petróleo, nace este grupo de \narquitectos, excompañeros de la \nescuela de Madrid, que elaboran un \nmensaje arquitectónico basado en el \nbuen hacer constructivo, en el dibujo \ny en las distribuciones. La Torre \nRipalda “La Pagoda”, primera obra \nresidencial en Valencia, ya se observa \nlos elementos característicos de su \narquitectura, ladrillo caravista, \njardineras… Poco después, realizan su \nsegunda obra residencial en Valencia, \nGrupo Residencial Torres de la \nUniversidad, observando elementos \ncomunes con el anterior proyecto, pero \ncon un interés más económico. Tras la \nseparación del equipo, Escario basa su \narquitectura en concursos, realizando \nprincipalmente obra pública.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.006 |
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".