Aspectos jurídicos y económicos de la titulación de tierras en Costa Rica
Bibliographic record
Abstract
Los terrenos baldíos en Costa Rica han servido durante largo tiempo como solución a muchos de sus problemas económicos y sociales. Durante el tiempo en que la población de Costa Rica fue pequeña y, por lo general, confinada a la Meseta o Valle Central, los terrenos baldíos situados más allá de la Meseta fueron usados indistintamente como una fuente para aumentar las recaudaciones del Fisco, para compensar a los ciudadanos por servicios especiales y particularmente, como un medio para resolver los problemas de desempleo y de inquietud socail durante los tiempos de tensión en la economía. A los agricultores marginales o sin empleo de la Meseta o Valle Central que se quejaron de no estar recibiendo ninguno delos beneficios de la economía de esa área se les aconsejó solucionar por sí mismos su problema de los terrenos baldíos, denunciando tierras y construyendo sus propias fincas. El crecimiento de la población y una economía estable pero cerrada en el Valle Central empujó amiles de personas a buscar oportunidades en los terrenos baldíos más allá de la Meseta. El resultado ha sido la colonización sino control, sin planear, de casi todo potencial agrícola en tierras de Costa Rica.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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 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".