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This paper presents a regional case study using a Bi-Regional Input-Output (BRIO) matrix of Buenos Aires City (BAC) and the Rest of Argentina (ROA), constructed from the Argentinian Input-Output matrix. A hybrid approach was applied to obtain the BRIO matrix, which combines pure non-survey methods with matrix-balancing methods like RAS or Cross-Entropy. Once the BRIO matrix was obtained, our study has focused on analyzing the BAC regional structure and the interconnections between regions. We have also estimated the regional and national carbon footprint for the BAC and Argentina, respectively. Results show that service and industry sectors play an important role in the economy of BAC and some of them have strong interregional spillover effects over the rest of the country. In addition, the results also show that sectors on BAC with the highest regional multipliers are also the ones with highest emissions., Este artículo presenta un caso de estudio regional utilizando una matriz Bi-Regional Input-Output (BRIO) de la Ciudad de Buenos Aires (BAC) y el Resto de Argentina (ROA), construida a partir de la matriz Input-Output de Argentina. Se ha utilizado una metodología híbrida para obtener la matriz BRIO, la cual combina métodos indirectos puros y métodos de calibración de matrices como RAS y Entropía Cruzada. Una vez obtenida la matriz BRIO, nuestro estudio se ha centrado en analizar la estructura regional de la BAC y las interconexiones entre regiones. También hemos realizado la estimación de la huella de carbono nacional y regional para Argentina y en la BAC, respectivamente. Los resultados muestran que los sectores de servicios e industria juegan un papel importante en la economía de la BAC y algunos de ellos tienen fuertes efectos indirectos interregionales sobre el resto del país. Además, los resultados también muestran que los sectores de la BAC con los multiplicadores regionales más altos también son los que tienen las emisiones más altas.

[EN] Domain adaptation has recently gained interest in statistical machine translation. One of the adaptation techniques is based in the selection data. Data selection aims to select the best subset of the bilingual sentences from an available pool of sentences, with which to train a SMT system. In this paper, we study how affect the bilingual corpora used for the data selection methods in the translation quality, [ES] La adaptación de dominios genera mucho interés dentro de la traducción automática estadística. Una de las técnicas de adaptaciión esta basada en la selecciión de datos que tiene como objetivo seleccionar el mejor subconjunto de oraciones bilingües de un gran conjunto de oraciones. En este artículo estudiamos como afectan los corpus bilingües empleados por los métodos de selección de frases en la calidad de las traducciones.

[EN] Domain adaptation has recently gained interest in statistical machine translation. One of the adaptation techniques is based in the selection data. Data selection aims to select the best subset of the bilingual sentences from an available pool of sentences, with which to train a SMT system. In this paper, we study how affect the bilingual corpora used for the data selection methods in the translation quality, [ES] La adaptación de dominios genera mucho interés dentro de la traducción automática estadística. Una de las técnicas de adaptaciión esta basada en la selecciión de datos que tiene como objetivo seleccionar el mejor subconjunto de oraciones bilingües de un gran conjunto de oraciones. En este artículo estudiamos como afectan los corpus bilingües empleados por los métodos de selección de frases en la calidad de las traducciones.

Domain adaptation has recently gained interest in statistical machine translation. One of the adaptation techniques is based in the selection data. Data selection aims to select the best subset of the bilingual sentences from an available pool of sentences, with which to train a SMT system. In this paper, we study how affect the bilingual corpora used for the data selection methods in the translation quality., La adaptación de dominios genera mucho interés dentro de la traducción automática estadística. Una de las técnicas de adaptación está basada en la selección de datos que tiene como objetivo seleccionar el mejor subconjunto de oraciones bilingües de un gran conjunto de oraciones. En este artículo estudiamos como afectan los corpus bilingües empleados por los métodos de selección de frases en la calidad de las traducciones.

Domain adaptation has recently gained interest in statistical machine translation. One of the adaptation techniques is based in the selection data. Data selection aims to select the best subset of the bilingual sentences from an available pool of sentences, with which to train a SMT system. In this paper, we study how affect the bilingual corpora used for the data selection methods in the translation quality., La adaptación de dominios genera mucho interés dentro de la traducción automática estadística. Una de las técnicas de adaptación está basada en la selección de datos que tiene como objetivo seleccionar el mejor subconjunto de oraciones bilingües de un gran conjunto de oraciones. En este artículo estudiamos como afectan los corpus bilingües empleados por los métodos de selección de frases en la calidad de las traducciones.