Valoraciones sociales, compromiso ambiental y percepción de seguridad en la Ciudad de Buenos Aires (2021)
Bibliographic record
Abstract
La Ciudad de Buenos Aires se constituye como uno de los ejes centrales de la organización de la vida política, económica y cultural del país. Si bien es uno de los centros urbanos que registra los niveles más altos de desarrollo humano, también expresa importantes desigualdades y se encuentra aún lejos de garantizar condiciones de vida óptimas para todos sus habitantes. Es frecuente que, al buscar dar cuenta de las condiciones de desarrollo humano e integración social en la Ciudad de Buenos Aires a partir del análisis de indicadores, se establezcan comparaciones con otros agregados poblacionales, jurisdicciones o regiones del país. Esta estrategia puede resultar adecuada en comparaciones a niveles agregados, pero oculta las heterogeneidades internas que configuran distintos espacios dentro del mapa social de la Ciudad de Buenos Aires. El presente informe de carácter descriptivo se elaboró en el marco de las colaboraciones entre el Observatorio de la Deuda Social Argentina (UCA) y la Defensoría del Pueblo de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires. El documento busca dar cuenta de valoraciones y percepciones relevantes para la integración social durante el año 2021, para lo cual se tuvieron en cuenta las heterogeneidades territoriales al tomar en consideración los distintos espacios de residencia de la Ciudad de Buenos Aires. Las dimensiones abordadas en este estudio fueron: valoraciones sociales, compromiso ambiental y percepción de la seguridad en el entorno. El análisis propuesto para los indicadores de estas dimensiones toma como eje al año 2021 y la incorporación de los datos del Total País como elemento de referencia y comparación de los aspectos observados en la Ciudad de Buenos Aires y los distintos espacios socio-residenciales delimitados en su interior (comunas en la Zona Norte, Zona Centro y Zona Sur y, de manera adicional, hogares en villas o asentamientos). De igual manera, se incluyen los datos desagregados según estratos socio-ocupacionales, sexo, edad y nivel educativo de la población de la Ciudad de Buenos Aires. Los datos se elaboraron a partir del relevamiento 2021 de la Encuesta de la Deuda Social Argentina – Agenda para la Equidad (2017-2025).
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".