Bibliographic record
Abstract
La artesanía es un importante recurso para un turismo que gusta de apreciar las expresiones populares del arte en diversos materiales. Por ello, la artesanía de fibra vegetal (arbusto de perlilla) que se realiza en el Ecuador, es un producto cultural y natural que reproduce piezas como venados, canastas, patos y cisnes, pero sobre todo nacimientos, ángeles, trineos y Santa Claus, que son figuras asociadas a la Navidad (periodo del año en el que se venden más estas artesanías). El binomio recursos naturales y cultura ha sido exitoso en otros países que han visto aumentar los ingresos económicos de sus poblaciones rurales con proyectos que resaltan las peculiaridades culturales de su gente y las bellezas naturales de su entorno. Algunos ejemplos los encontramos en Bahía, donde se promueve el arte y el patrimonio histórico de esta ciudad como reclamo turístico, o el caso de España con una oferta muy amplia de turismo rural basado en lo gastronómico, asociado a fiestas, actos religiosos y eventos sociales, que atrae a numerosos turistas degustadores de la comida tradicional, quienes siguen rutas gastronómicas de productos típicos. La masificación del turismo se consideró que los únicos que disponían de tiempo libre eran una élite que podía disponer, además, de recursos económicos para practicar el turismo. Hoy en día el fenómeno se ha extendido a todas las clases sociales en mayor o menor medida.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".