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Enregistrement W3094709252 · doi:10.33262/concienciadigital.v3i4.1427

Actividades de recreación turística para adultos mayores

2020· article· es· W3094709252 sur OpenAlexvenueno aff
Christian Rivera García, Andrés Cifuentes Rodríguez, Jessica Cachipuendo

Notice bibliographique

RevueConcienciaDigital · 2020
Typearticle
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueAging, Health, and Disability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Este trabajo refleja el perfil del adulto mayor para realizar actividades turísticas y los servicios complementarios que deben presentar condiciones de recreación para satisfacer las necesidades de un grupo social en igualdad de condiciones para viajar, pero en escases de calidad en la atención a la memoria de trabajo. La oferta tentativa enfrenta a un grupo de jubilados con los bienes, servicios, productos y procesos turísticos decadentes en el cumplimiento de obligaciones y la escasa asistencia de estrategias de apoyo y ayuda a este grupo vulnerable inclusive para instituciones públicas. Las operadoras de turismo tienen el reto de generar e innovar alternativas para identificar intenciones, deseos, preferencias en viajes nacionales y fuera del Ecuador, este grupo cuenta con tiempo libre para diferentes actividades recreativas, la lógica de asimilación en turismo especializado en el adulto mayor, enfocado en individuos sobre los 60 años que disfrutan de experiencias llenos de vitalidad, conocimientos, habilidades y valores emocionales se debe aprovechar para canalizar la asistencia al mercado del adulto mayor. Este estudio exploratorio, descriptivo fue diseñado con metodología cualitativa de investigación, instrumentando la recolección de información, la muestra fue determinado por hombres y mujeres jubilados de la región del litoral en la provincia de Los Ríos.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,275 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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