Marketing y digitalización de las administraciones públicas: Barcelona, Londres, Toronto
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Bibliographic record
Abstract
En un mundo tan “tecnoglobalizado” como el que vivimos, las principales ciudades europeas se encuentran en una etapa de transición: de ser simples grandes ciudades aspiran a convertirse en grandes ciudades inteligentes e interconectadas. Sin embargo, para cumplir con este propósito y ser reconocidas como tales a nivel mundial, necesitan de otro elemento que hoy en día resulta indispensable: el marketing. \nPara poder comprender todo este proceso con más detalle, partimos de la siguiente premisa: las Administraciones públicas son el cerebro de las ciudades. A partir de lo cual se debe profundizar y responder a los interrogantes: ¿Es el cerebro de mi ciudad inteligente? ¿Cómo sé si esto puede ser beneficioso para mi ciudad? Este trabajo de fin de grado tiene como principal objetivo analizar en qué medida se están digitalizando las Administraciones públicas, las repercusiones que dicha digitalización genera en los ciudadanos y cómo se aprovecha, mediante el marketing, para impulsar el desarrollo socioeconómico y la promoción internacional de las ciudades. \nTodo ello se concretará analizando el potencial que representan tres ciudades líderes internacionalmente en el ámbito de las denominadas “ciudades inteligentes”: Barcelona, cosmopolita e innovadora; Londres, actualmente la ciudad más inteligente del mundo; y Toronto, pionera de una forma distinta a las demás, presentando una propuesta disruptiva en la que se exponen los beneficios que tendrá, tanto a nivel nacional como regional, un proyecto de ciudad que tiene como pilar la digitalización en la creación de nuevos barrios residenciales.
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Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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 it