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Enregistrement W7048472464

Ley de serenazgo en el servicio de seguridad ciudadana de una municipalidad de Arequipa, 2022

2023· dissertation· es· W7048472464 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2023
Typedissertation
Languees
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPractical wisdomNova scotiaWish
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,257

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,270 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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