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Enregistrement W3000693217 · doi:10.33262/concienciadigital.v2i1.926

Las islas Galápagos del Ecuador como potencia turística

2019· article· es· W3000693217 sur OpenAlexvenueno aff
Pablo Homero Velasteguí López

Notice bibliographique

RevueConcienciaDigital · 2019
Typearticle
Languees
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBusiness, Innovation, and Economy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El objetivo de este trabajo es dar a conocer que las islas Galápagos del Ecuador como potencia turística internacional por la cantidad de flora y fauna endémica del sector por lo mismo contiene una gran cantidad y calidad, para diferentes clases de turismo como de aventura, naturaleza, sol y playa, científico, gastronómico, y por ende Galápagos fue declarado por la UNESCO “Patrimonio Natural de la Humanidad “en 1978, Galápagos en la actualidad es una de las potencias turísticas de masas más importantes por lo cual le convierte en uno de los puntos turísticos más importantes del Ecuador generando 241.800 visitan en el 2017 de los cuales el 69% son del extranjeros (167 mil turistas), y turistas nacionales solo el 31% (75 mil turistas), la distribución se ha mantenido por los últimos 3 años, nadie se imaginó que las islas Galápagos se convirtieran en uno de los destinos de turismo natural más importantes a nivel internacional aportando cientos de millones de dólares a la economía del país que ayudaría a exceder las tasas. Ayudando a general trabajo ya sea de forma directa o indirecta a la población, pero todo esto no es solo un beneficio sino también muy perjudicial para la el sector ya que el turismo masivo puede traer daños grabes en la flora y fauna endémica que hay en sector e incluso a la extinción es decir que desaparezca totalmente del ecosistema, también debemos ver los daños que causa el hombre el cual sería por contaminación o provocando la erosión de la tierra.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,023

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,182 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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