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Enregistrement W7010826205

La influencia de la capacidad de uso del suelo en la pobreza y desnutrición de la población de las Parroquias Rurales de la Provincia de Morona Santiago

2019· article· es· W7010826205 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueAmericanae (AECID Library) · 2019
Typearticle
Languees
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and soil sciences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationCapital (architecture)Quarter (Canadian coin)Poverty
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En Ecuador, la sociedad en su conjunto ha planteado una serie de estereotipos sociales, los mismos que la población se ha encargado de acentuarlos con el pasar de los años. En la historia del Ecuador, la delegación de actividades agrícolas y pecuarias a la población indígena, ha marcado su forma de vida. Generalmente las actividades agrícolas y ganaderas se realizan en espacios territoriales caracterizados como rurales, estos espacios tienen como variable principal la dispersión. Limitando así el equipamiento y la asistencia que pueda brindar el gobierno, en consecuencia los servicios por parte del estado son mínimos y en muchas ocasiones nulos en territorios dispersos. Entonces la falta de equipamiento en territorios rurales es uno de los factores que ha llevado a la población indígena a un estatus de pobreza, desnutrición, y pobreza extrema. Para el caso de la capital de la provincia de Morona Santiago, según Sanchez y Parga (1996) en su libro Población y Pobreza Indígena, más del 50% de la población es indígena. Es decir, se puede inferir que la población indígena se halla relacionada estrechamente con la pobreza y pobreza extrema. Los mismos autores, Sánchez y Parga (1996), mencionan a las provincias de Bolívar, Cañar, Cotopaxi, Chimborazo e Imbabura como las cinco provincias que concentran a más del 85% de la población indígena total situada en el Ecuador, y que a la vez estas provincias son las que mayor migración tienen a nivel nacional. En este contexto, es muy claro que los políticos y analistas ven las causas de la pobreza de la población en varios factores de carácter social, económico y hasta étnico, pero ignoran uno de los problemas estructurales vitales que explican la pobreza de las poblaciones rurales en Ecuador y quizá en otros países de América Latina. Este problema es, la relación directa que existiría entre la pobreza con la actividad productiva principal de la población rural (la agricultura); a su vez, la relación entre la capacidad o aptitud natural de uso del suelo y el uso agrícola del mismo y, como consecuencia, la relación entre pobreza y desnutrición de la población con la aptitud de uso del suelo. Entonces, la presente investigación trata de indagar este tipo de relaciones, consideradas como problemas estructurales de la población en la provincia de Morona Santiago. Para esto, se trabajó en los territorios rurales de la provincia, tomando como unidad experimental las parroquias rurales. La información de capacidad de 9 uso y uso actual del suelo por cada parroquia rural de la provincia en estudio, se tomó de sigtierras; mientras que la información de pobreza y desnutrición, como de actividad productiva de la población, se tomaron del Instituto Nacional de Estadística y Censos-INEC y el Sistema de Indicadores Sociales del Ecuador-SIISE. Se aplicó el modelo de correlación de Spearman, debido a que las variables en estudió no siguen una distribución normal, que es una exigencia del modelo de correlación de Pearson. Se ha encontrado que la población de las parroquias rurales de la provincia de Morona Santiago debe cambiar su principal actividad económica y más bien diversificar sus actividades ya que la agricultura solo les otorga la posibilidad de alimentarse, mas sin embargo no cuentan con los recursos económicos para variar los tipos de alimentos que consumen y por ende no tienen una alimentación equilibrada. La capacidad de uso de suelo en un 69,55% se concentra en bosques y áreas de conservación, por tanto, debe realizarse un proceso de capacitación a la población para que se inicien emprendimientos tales como los zoocriaderos, el turismo, acuicultura, entre otros.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Résumé présentoui

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