The residential dynamics of foreign populations in Spain’s main metropolitan regions
Bibliographic record
Abstract
[cat] El text analitza els canvis en les dinàmiques residencials metropolitanes de les quatre majors regions metropolitanes d'Espanya (Barcelona, Madrid, Sevilla i València) com a producte de la incorporació de la població de nacionalitat estrangera. Aquesta arribada s'ha produït amb una alta intensitat i en un curt espai temporal, amb diferents impactes en el territori. En els principals centres urbans aquest fet significa el trencament de la dinàmica precedent d'estancament i disminució de la població, impulsant la seva recuperació demogràfica. D'una situació on els centres urbans perdien població degut a processos de suburbanització residencial, es passa a una de nova caracteritzada pel creixement d'aquests centres, mentre al mateix temps continuen i fins i tot s'intensifiquen les dinàmiques residencials metropolitanes, a les que els estrangers també s'hi afegeixen. Les quatre regions considerades agrupen fins a 13,6 milions de persones, el 30% de la població espanyola i gairebé dos milions d'estrangers, el 35% dels estrangers a Espanya.
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 | 0.000 | 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 | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".