¿Verde o justa? Implicancias de este dilema en torno a la transición energética a partir de estudios de caso en Bolivia
Bibliographic record
Abstract
El artículo se centra en las discusiones en torno a la noción de transición energética, con especial énfasis en las tensiones entre sostenibilidad ambiental y lo socialmente justo. A partir del análisis de emprendimientos productivos localizados en Bolivia, seleccionados como estudios de caso en el marco del proyecto GENERIS4, se examinó desde una perspectiva interseccional cómo estas tensiones se manifiestan en actividades que incorporan sistemas de generación de energía renovable. El objetivo consistió en identificar, a partir del trabajo de campo realizado, dimensiones clave de esta problemática que contribuyan a una comprensión más profunda de los desafíos y oportunidades para construir una transición energética socialmente inclusiva y ambientalmente responsable. La investigación se apoyó en una metodología cualitativa, basada en entrevistas semiestructuradas y observaciones no participantes realizadas en tres emprendimientos productivos. A partir de estos casos, se analizaron cómo las desigualdades estructurales —atravesadas por género, clase, etnicidad, edad y lugar de residencia— condicionan el acceso y la participación en los procesos de transición energética.
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 | 0.005 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".