Evaluación de la rentabilidad social de la carretera de penetración Paita - Piura - Sullana - Puente Macará : influencia del medio socio económico
Notice bibliographique
Résumé
Actualmente en el país las evaluaciones de la rentabilidad social de los proyectos de construcción de carreteras de penetración se realizan mediante los alcances que brinda el Sistema Nacional de Inversión Pública SNIP. Si bien considera aspectos de producción agropecuarias, la evaluación se centra a los aspectos económicos, postergando aspectos sociales de interés nacional. En el presente informe de suficiencia se analizará la influencia· del medio socioeconómico, en la evaluación de la rentabilidad social de la carretera de penetración Paita - Piura - Sullana - Puente Macará. Para tal fin se usará una metodología que consiste en la utilización de una escala de valoración cualitativa de los indicadores del medio socioeconómico, que Je previamente han sido identificados y seleccionados. La presentación de los resultados será de carácter sencillo, es decir, muy gráfica y fácil de comprender, para ello se utilizarán los mapas temáticos. Dichos mapas temáticos han sido elaborados con el software ArcGIS. La influencia del medio socioeconómico en la rentabilidad social de carretera de penetración Paita - Piura - Sullana - Puente Macará, según una valoración cualitativa y considerando la influencia de la densidad poblacional, tasa de natalidad, cobertura de servicios de educación y cobertura de servicios públicos; es alta en el distrito de Piura. La valoración cualitativa es media en los distritos de Paita, Sullana y Suyo. La valoración cualitativa es baja en los distritos de La Huaca, Miguel Checa, Tambogrande y Las Lomas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».