Análisis de las medidas de seguridad y su influencia sobre los flujos turísticos : Caso de estudio: Atentado terrorista 11 de septiembre - Estados Unidos
Notice bibliographique
Résumé
El turismo es una actividad social expuesta a riesgos y amenazas que, muchas veces, perjudican su desarrollo. Por este motivo, la seguridad cumple un rol fundamental en el turismo, al ser un factor de vital importancia para el desenvolvimiento de la actividad. El terrorismo es una de las amenazas que afectan al turismo desde hace varios años. A lo largo de la historia, diversos sitios turísticos han sido el objetivo de grandes actos terroristas, como el atentado del 11-S. Este hecho marcó un antes y un después en materia de turismo, seguridad internacional y geopolítica mundial. Actualmente, la seguridad posee un papel imprescindible en la actividad turística y ocupa uno de los primeros lugares en las agendas geopolíticas de los países. El presente trabajo tiene como objetivo general analizar las medidas de seguridad tomadas por el gobierno de Estados Unidos luego del 11-S y su influencia sobre los flujos turísticos estadounidenses. Para llevar a cabo esta investigación, se utiliza una metodología cualitativa de análisis documental mediante la cual se concluye que, efectivamente, las medidas de seguridad implementadas luego del atentado tuvieron una notoria influencia sobre los flujos turísticos estadounidenses. A partir de lo investigado y de los resultados alcanzados, esta tesis podría despertar nuevos interrogantes científicos y ser un disparador para el desarrollo de futuras líneas de investigación en esta disciplina.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».