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Las islas Galápagos del Ecuador como potencia turística

2019· article· es· W3000693217 on OpenAlexvenueno aff
Pablo Homero Velasteguí López

Bibliographic record

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

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 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 score0.169
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.023

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 head0.018
GPT teacher head0.200
Teacher spread0.182 · 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".

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Citations0
Published2019
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