Bibliographic record
Abstract
Como muchas economías isleñas, St. Kitts está en una encrucijada. La aceleración de la globalización y la decisión de la Unión Europea en el 2005 de eliminar el tratamiento preferencial para su industria principal, la caña de azúcar, han dejado opciones limitadas a la isla. El turismo se ha convertido ahora en el factor clave para su desarrollo económico. Los destinos pasan por varios ciclos, tanto de popularidad como de inestabilidad, afectados por las tendencias del mercado y del turismo, así como por factores ambientales y sociales. Para muchos destinos turísticos, especialmente las islas, existe una competencia intensa, los factores diferenciales son débiles y el producto se ha mercantilizado. Habiéndose presentado el turismo como el factor clave del desarrollo económico y sostenible de la isla, es necesario implementar estrategias a largo plazo para adaptarse a unos mercados y a unas tendencias cambiantes. Es necesaria una fuerte dirección y gestión de los recursos en un marco integrado y holístico. El modelo del ciclo de vida del destino proporciona un marco útil para discutir sobre los factores que impiden el desarrollo sostenible del turismo en las islas y las diversas medidas que son necesarias para asegurar una economía estable. St. Kitts será utilizado como un caso específico para ilustrar estos factores en un contexto insular.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.057 | 0.005 |
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".