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Fomentar Atractivos Turísticos en Guayaquil

2019· article· es· W2999148536 on OpenAlexvenueno aff
Efraín Velasteguí López

Bibliographic record

VenueConcienciaDigital · 2019
Typearticle
Languagees
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicBusiness, Innovation, and Economy
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesGeographyPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Para fomentar y promocionar los sitios turísticos en el cantón La Maná perteneciente a la provincia de Cotopaxi, busca identificar los productos que brinda el sector para el desarrollo turístico del cantón y de la provincia para llegar a la elaboración de un plan de desarrollo turístico integral junto a los demás cantones de la provincia, previo a un diagnóstico de la infraestructura turística que brindan los atractivos situados en el cantón y las actividades que proponen para la distracción y esparcimiento de su población y los visitantes, además de, estudiar la posibilidad de nuevas alternativas de actividades y negocios innovadores orientados al turismo como una actividad económica alterna a la que el cantón posee por tradición la cual contribuiría al progreso económico general beneficiando de esta manera a la población que en el habita. A lo largo del desarrollo de la investigación se describe los pasos a seguir
 Para el análisis del lugar, la población, productos que ofrece y los posibles productos que se puedan implementar según el avance de la propuesta lo cual nos conduce a obtener un trabajo integral el cual revele las maravillas que ofrece el cantó La Maná y lo que falta por ofrecer, así como lo que se debe mejorar para convertirse en uno de los destinos turísticos de mayor afluencia en el Ecuador.
 Bajo este concepto, nace la idea de promover el desarrollo turístico de la ciudad de La Maná basada en la creación de micro negocios sustentables, que tengan un bajo impacto ambiental y no deterioren el entorno.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.115
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.019

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.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.205
Teacher spread0.190 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2019
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