MÉXICO, NOVENO LUGAR EN TURISMO INTERNACIONAL. A PESAR DE LA VIOLENCIA EN ALGUNAS REGIONES. DÍA MUNDIAL DEL TURISMO
Bibliographic record
Abstract
EN LOS ULTIMOS ANOS NUESTRO PAIS OSCILO ENTRE LOS 10 Y 15 PRIMEROS SITIOS QUE RECIBIAN MAS TURISTAS EN EL MUNDO; SIN EMBARGO, DESDE 2015 SE POSICIONO EN EL NOVENO LUGAR GLOBAL, DEBIDO A QUE ALCANZO LOS 32 MILLONES DE VISITANTES INTERNACIONALES, SEGUN LA ORGANIZACION MUNDIAL DE TURISMO (OMT). AL RESPECTO, ALVARO LOPEZ, INVESTIGADOR DEL INSTITUTO DE GEOGRAFIA, EXPLICO QUE ESTE FENOMENO DE MOVILIDAD SE DEBE EN PARTE A QUE EL PESO COMO MONEDA MEXICANA SE HA DEPRECIADO, LO QUE HA OCASIONADO QUE PARA LOS TURISTAS EXTRANJEROS RESULTE MAS ECONOMICA LA ESTANCIA EN NUESTRO TERRITORIO. “PESE A LAS CONDICIONES ADVERSAS DE SEGURIDAD, EL TURISMO TIPICO, MASIFICADO, SE HA INCREMENTADO, NO SOLO PORQUE SE HAN ABARATADO LOS COSTOS, SINO ADEMAS PORQUE SE HA DADO UN IMPULSO AL SECTOR, PUES LA ECONOMIA NACIONAL NO PUEDE SEGUIR APOSTANDO UNICAMENTE AL PETROLEO”, MENCIONO CON MOTIVO DEL DIA MUNDIAL DEL TURISMO, QUE SE CONMEMORO EL 27 DE SEPTIEMBRE. EL ESPECIALISTA RECORDO QUE, SEGUN EL INSTITUTO NACIONAL DE ESTADISTICA Y GEOGRAFIA (INEGI), LA CIFRA DEL PRODUCTO INTERNO BRUTO DERIVADO DEL TURISMO ES DE 8.5 POR CIENTO, Y PRECISO QUE LOS TURISTAS INTERNACIONALES ESTAN CONCENTRADOS EN LOS LITORALES MEXICANOS. “SE ENCUENTRAN EN LAS TRES ZONAS MAS VISITADAS: LA RIVIERA MAYA, EN QUINTANA ROO; BAHIA DE BANDERAS, EN LA RIVIERA NAYARIT; Y LOS CABOS, EN BAJA CALIFORNIA”, APUNTO ALVARO LOPEZ. POR ELLO, “NUESTRO PAIS SE HA CONVERTIDO EN EL SEGUNDO LUGAR CON MAS VISITANTES DEL CONTINENTE, SOLO DETRAS DE ESTADOS UNIDOS, PERO DELANTE DE CANADA Y BRASIL”, RESALTO.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.002 |
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".