Ley de serenazgo en el servicio de seguridad ciudadana de una municipalidad de Arequipa, 2022
Notice bibliographique
Résumé
Los objetivos generales de la presente investigación son: analizar la implementación de la ley de serenazgo en una municipalidad de Arequipa, 2022, revelar las características que tiene el servicio de seguridad ciudadana en una municipalidad de Arequipa, 2022 y revelar la manera en que la ley general de serenazgo repercute en el servicio de seguridad ciudadana en una municipalidad de Arequipa 2022. Los objetivos secundarios para la primera categoría son: analizar, los alcances de la implementación de la ley de serenazgo en una municipalidad de Arequipa,2022 y revelar, las limitaciones de la implementación de la ley de serenazgo en una municipalidad de Arequipa, 2022; para la segunda categoría son: analizar, los alcances del servicio de seguridad ciudadana en una municipalidad de Arequipa, 2022 y revelar, las limitaciones en el servicio de seguridad ciudadana en una municipalidad de Arequipa, 2022. El método correspondiente es deductivo, inferencial- hipotético. Ya que la lógica a aplicar es la de ducción, es decir la consecución de conclusiones en base a la veracidad de dos premisas anteriores, las cuales parte de los especifico para llegar a lo general. De acuerdo al primer objetivo general, se concluye en que se cumplió con el análisis de la implementación de la ley de serenazgo, debido a que mediante nuestros instrumentos logramos conocer de forma directa como se aplica en el servicio de serenazgo de una municipalidad de Arequipa. Asimismo, se agrega que, pudimos cerciorarnos de que la ley se está implementando con demora, afectando a los efectivos de serenazgo.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».