El modelo de Business Improvement District como una alternativa innovadora de cooperación entre detallistas
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Abstract
RESUMEN: El sector comercio es uno de los más importantes dentro de la economía española representando el 12.1% del PIB total del país. Tras la profunda situación de recesión económica por la que atraviesa España, el consumo de bienes y servicios se ha visto considerablemente reducido como consecuencia de la desestabilización de las principales variables macroeconómicas, dando lugar a un retroceso de la actividad comercial minorista del 12.6% en el año 2009. Por esta razón, en el año 2013, el Ministerio de Economía y Competitividad de España puso en marcha un Plan de Apoyo al Comercio Minorista dirigido a frenar la delicada situación por la que atraviesa el sector comercial español y a impulsar su competitividad y rentabilidad. \nBasándose en el modelo de Business Improvement District creado en 1969 en Toronto, el Gobierno español pretende fomentar el consumo de bienes y servicios en los centros urbanos mediante la colaboración vertical entre el sector público y los detallistas, que contribuya a la creación de una comunidad empresarial unida que, mediante el pago de recargo obligatorio sobre el IBI, financie diversas labores de revitalización socioeconómica y comercial de estas zonas. \nLos fondos recaudados por esos impuestos se destinarán a reforzar algunos de los servicios desempeñados por los empleados municipales como la limpieza, la seguridad o la jardinería, y además se implantarán otros más modernos y dinámicos que no sólo mejoren la imagen y prestigio de la ciudad atrayendo a un mayor número de turistas y consumidores, sino que además impulsen la utilización de las TIC mediante la implantación de programas de I+D+I que fomenten la creación de una “ciudad inteligente” y respetuosa con el medio ambiente. \nEl principal objetivo del trabajo será por tanto analizar los posibles efectos positivos y negativos que el desarrollo de este plan supondrá para la situación del comercio minorista español.
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 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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 teacher head, 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".