Las islas Galápagos del Ecuador como potencia turística
Bibliographic record
Abstract
El objetivo de este trabajo es dar a conocer que las islas Galápagos del Ecuador como potencia turística internacional por la cantidad de flora y fauna endémica del sector por lo mismo contiene una gran cantidad y calidad, para diferentes clases de turismo como de aventura, naturaleza, sol y playa, científico, gastronómico, y por ende Galápagos fue declarado por la UNESCO “Patrimonio Natural de la Humanidad “en 1978, Galápagos en la actualidad es una de las potencias turísticas de masas más importantes por lo cual le convierte en uno de los puntos turísticos más importantes del Ecuador generando 241.800 visitan en el 2017 de los cuales el 69% son del extranjeros (167 mil turistas), y turistas nacionales solo el 31% (75 mil turistas), la distribución se ha mantenido por los últimos 3 años, nadie se imaginó que las islas Galápagos se convirtieran en uno de los destinos de turismo natural más importantes a nivel internacional aportando cientos de millones de dólares a la economía del país que ayudaría a exceder las tasas. Ayudando a general trabajo ya sea de forma directa o indirecta a la población, pero todo esto no es solo un beneficio sino también muy perjudicial para la el sector ya que el turismo masivo puede traer daños grabes en la flora y fauna endémica que hay en sector e incluso a la extinción es decir que desaparezca totalmente del ecosistema, también debemos ver los daños que causa el hombre el cual sería por contaminación o provocando la erosión de la tierra.
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 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".