Sistema de inteligencia de negocio para la caracterización del turista de naturaleza
Bibliographic record
Abstract
Los sistemas de inteligencia de negocio es una de las manifestaciones de la revolución científico técnica contemporánea ampliamente generalizada en países desarrollados. Actualmente los sistemas informáticos aplicados al turismo son muy usados en la práctica internacional ya que han evolucionado las metodologías de investigación turística, posibilitando solucionar los problemas de almacenamiento de datos cada vez más relacionado con el proceso de toma decisiones. En la investigación se realiza un análisis de los conceptos, herramientas y metodologías que se consideran importantes en el problema, reflejando el estado actual en la solución del mismo. El Ministerio de Turismo de Cotopaxi, al tener entre sus misiones y tareas el estricto control del turista que visita sus atractivos turísticos, posee un gran volumen de información que es generada diariamente. Como una respuesta a esa necesidad se decidió implementar un sistema de inteligencia de negocio, para el estudio del perfil de turista que visita los atractivos turísticos de Cotopaxi. La construcción e implementación de este sistema, utilizando el gestor de base datos Postgree SQL y la herramienta de modelado multidimensional Pentaho, presentó buena aceptación por parte de los directivos del turismo en Cotopaxi y contribuye a la toma de decisiones de los empresarios a nivel de atractivo turístico.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 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".