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Enregistrement W7039447563

Manejo costero integrado y desarrollo sostenible en zonas costeras. El caso del programa de manejo de recursos costeros del Ecuador en el Golfo de Guayaquil

2005· article· es· W7039447563 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueAmericanae (AECID Library) · 2005
Typearticle
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeography and Environmental Studies in Latin America
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic policyQuarter (Canadian coin)Nova scotia
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La investigación se asienta en el debate académico del desarrollo sostenible, con énfasis en el análisis de la importancia de los ecosistemas costeros en la reproducción de ciclos ecológicos y de servicios ambientales, así como, en las presiones que sufren debido al desarrollo de actividades que surgen de la propia explotación de los recursos naturales, como la pesca, acuicultura y turismo; y de otro tipo de actividades que tienen su afectación en los manglares, aguas de los estuarios, golfos y bahías. La investigación contextualiza y aborda la problemática del modelo llamado “Manejo Costero Integrado”, el cual es expuesto como una iniciativa de fortalecimiento institucional, tanto formal como informal, la cual procura hacer frente a las externalidades que soporta el ambiente costero. En este sentido, la tesis profundiza en el estudio del caso ecuatoriano analizando el “Programa de Manejo de Recursos Costeros del Ecuador”, que es una de las experiencias más desarrolladas en la región y que empezó en la década de los ochentas. Como parte de la investigación, también se hace un estudio empírico de las fortalezas y debilidades de la institucionalidad que se ha ido creando a través del Programa, para lo cual se aplicó una encuesta a los municipios ubicados a lo largo del golfo de Guayaquil.

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), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,342
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)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,262 · 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
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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