Planeamiento estratégico de la Ciudad de Lima Metropolitana
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Siguiendo el modelo secuencial, que fue desarrollado por D’Alessio (2015), se elaboró el presente plan estratégico para la ciudad de Lima Metropolitana, con miras al año 2026. El objetivo es que Lima Metropolitana se convierta en una ciudad inteligente, donde sus habitantes gocen de una excelente calidad de vida, la cual se manifestará en acceso a los servicios básicos, a la educación y en general a oportunidades de desarrollo. Esto permitirá a los limeños alcanzar una esperanza de vida al nacer superior a los 80 años de edad. La principal oportunidad que tiene la ciudad de Lima Metropolitana es que cuenta con un mercado nacional de más de 31 millones de personas, concentradas en esta ciudad, que además es la capital del gobierno nacional. Esta gran población es una fuente de demanda para distintos bienes y servicios, con una población que ha aumentado su capacidad de consumo en los últimos 10 años, como consecuencia del crecimiento económico. Por otro lado, al desarrollar la auditoría interna, se encontró que la principal fortaleza de la ciudad radica en que se tienen proyectos de construcción de infraestructura vial que beneficiarán a diversos distritos, lo cual dará solución a debilidades profundas como la carencia de vías o de un sistema de transporte integrado que atienda a la mayoría de la población. Además, hay otras fortalezas como: (a) ser la sede de las principales asociaciones empresariales del país, como la Cámara de Comercio de Lima, (b) diversificación económica, con crecimiento del VAB sostenido; (c) actividades económicas de valor agregado, entre otras. Asimismo, las debilidades de la ciudad de Lima Metropolitana se producen porque no todas las municipalidades distritales tienen el mismo nivel de eficiencia administrativa y calidad en sus servicios, mientras que los tiempos de traslado son muy altos, porque hay deficiencias en la infraestructura vial
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 découle