TURISMO NA FRONTEIRA: DESENVOLVIMENTO LOCAL NAS TERRAS INDÍGENAS
Bibliographic record
Abstract
O artigo tem como tema o Turismo na Fronteira: Desenvolvimento Local nas Terras Indígenas. O etnoturismo ou turismo em terras indígenas é uma atividade turística não convencional, realizada preferencialmente em áreas naturais, onde o turista aprecia não só a paisagem, mas também as manifestações culturais de determinada etnia. A terra indígena Raposa Serra do Sol está localizada na tríplice fronteira, ao norte do Brasil, e apresenta um grande potencial turístico. A ideia do turismo em áreas indígenas ou etnoturismo é aproveitar esse potencial e divulgar tanto a necessidade de conservação do patrimônio natural e cultural da Amazônia, quanto na prestação de serviços turísticos para o desenvolvimento das comunidades locais. A metodologia utilizada foi qualitativa, bibliográfica e descritiva. Ao fim, foi buscada uma relação entre os conceitos de desenvolvimento local a partir da inserção do turismo nas terras indígenas Raposa Serra do Sol na tríplice fronteira Brasil-Venezuela- Guiana. O turismo indígena é um grande desafio para as comunidades da TIRSS após sua demarcação, pois sugere outras possibilidades de desenvolvimento nessas localidades. Dessa maneira, o turismo torna-se uma alternativa de desenvolvimento das futuras gerações da tríplice fronteira promovendo a participação comunitária com a inclusão social e melhoria da qualidade de vida, através de políticas públicas que visam a sustentabilidade dos destinos turísticos localizados na TIRSS ao norte do Brasil.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".