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Enregistrement W7054824202

Análisis de las medidas de seguridad y su influencia sobre los flujos turísticos : Caso de estudio: Atentado terrorista 11 de septiembre - Estados Unidos

2021· other· es· W7054824202 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueEl Servicio de Difusión de la Creación Intelectual (National University of La Plata) · 2021
Typeother
Languees
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Design and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismWork (physics)Quarter (Canadian coin)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,386

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,228 · 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'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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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