Aproximació a l'estudi de les migracions residencials a la regió metropolitana de Barcelona : els casos d'Alella i Matadepera
Bibliographic record
Abstract
Resum: Aquest treball intenta ser una contribució, des de la sociologia residencial, a la línia oberta, especialment des de la demografia, a l'estudi de les migracions residencials que s'han donat a l'interior de la regió metropolitana de Barcelona des de la dècada dels anys vuitanta.A la primera part es presenten les característiques generals d'aquest tipus de migracions i la seva concreció als municipis d'Alella i de Matadepera.A l'hora de cercar els factors explicatius d'aquests processos es qüestionen les argumentacions reduccionistes basades en el mercat de l'habitatge i la cerca de la qualitat de vida, reivindicant els aspectes no econòmics, simbòlics i socials que intervenen en les decisions residencials. IntroduccióSi revisem els diversos estudis que s'han fet entorn de les migracions residencials, especialment durant els anys noranta, veiem que han establert les principals característiques pel que fa a volum de població, origen, destinació, distància, la incidència de variables com l'edat o la categoria professional dels migrants o de la densitat urbana dels municipis, de manera que han pogut perfilar els itineraris, establir les zones d'emigració i les d'immigració.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| 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) | 0.005 | 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".