Levantamiento de los recursos turísticos de la provincia del Cuando Cubango para apoyar el desarrollo local
Bibliographic record
Abstract
Este estudio fue desarrollado en la Provincia de Cuando Cubango, en Angola, una región de África Austral con fuertes e intransponibles potenciales endógenos para desarrollarse a partir del uso racional del paisaje de su flora y fauna. El objetivo principal fue conseguir información necesaria para apoyar el diseño de estrategias para la promoción del turismo local. La recolección de datos fue hecha por el autor a lo largo de 6 años, tomando como base de la investigación el turismo en áreas naturales. Se ha levantado información sobre los recursos turísticos asociados a las especies animales y la fauna silvestre; la diversidad de la flora; el patrimonio histórico-cultural y las infraestructuras necesarias para fomentar el turismo. se eligieron 4 municipios de los nueve que la Provincia del Cuando Cubango posee, en particular: Menongue, Cuchi, Cuito Cuanavale y Dírico, donde se identificaron y caracterizaron 45 locales para la realización del turismo de naturaleza; 2 principales especies florísticas únicas en la región austral de África: el Mussivi y el Girassonde; 4 principales animales salvajes el León, Elefante, Hipopótamo y Búfalo, faltando confirmar la existencia del Rinoceronte.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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".