Habitatges destinats a polítiques socials : Projecció del pressupost públic per assolir l'objectiu de solidaritat urbana a Sant Feliu de Guíxols
Bibliographic record
Abstract
El present treball es marca com a objectiu projectar el nombre d’habitatges destinats a polítiques socials obtinguts per diferents vies i determinar el pressupost públic associat per tal d'assolir l'objectiu de solidaritat urbana a Sant Feliu de Guíxols. La metodologia emprada pel càlcul del nombre d’habitatges socials nous a crear es basa en la proporció obtinguda de la projecció del total de municipis classificats com a àrees de demanda residencial forta i acreditada tipus 2, realitzada pel PTSH. En referència al pressupost aplicat per cada via d’obtenció dels habitatges, s’ha fet recerca de diferents fonts oficials, com de la Generalitat i de l’ajuntament del municipi estudiat, per tal d’aproximar al màxim els imports de despeses i finançaments a la realitat. Els resultats mostren, d’una banda, que l’ajuntament de Sant Feliu de Guíxols necessitarà afegir i modificar les aplicacions pressupostàries referents a l’habitatge social, tot i que existeixen tendències de millora aquest any. D’altra banda, l’ens local també haurà de dur a terme una gran inversió, especialment en la construcció d’habitatges de protecció oficial, per tal d’assolir l’objectiu de la solidaritat urbana
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".