Actividades de recreación turística para adultos mayores
Bibliographic record
Abstract
Este trabajo refleja el perfil del adulto mayor para realizar actividades turísticas y los servicios complementarios que deben presentar condiciones de recreación para satisfacer las necesidades de un grupo social en igualdad de condiciones para viajar, pero en escases de calidad en la atención a la memoria de trabajo. La oferta tentativa enfrenta a un grupo de jubilados con los bienes, servicios, productos y procesos turísticos decadentes en el cumplimiento de obligaciones y la escasa asistencia de estrategias de apoyo y ayuda a este grupo vulnerable inclusive para instituciones públicas. Las operadoras de turismo tienen el reto de generar e innovar alternativas para identificar intenciones, deseos, preferencias en viajes nacionales y fuera del Ecuador, este grupo cuenta con tiempo libre para diferentes actividades recreativas, la lógica de asimilación en turismo especializado en el adulto mayor, enfocado en individuos sobre los 60 años que disfrutan de experiencias llenos de vitalidad, conocimientos, habilidades y valores emocionales se debe aprovechar para canalizar la asistencia al mercado del adulto mayor. Este estudio exploratorio, descriptivo fue diseñado con metodología cualitativa de investigación, instrumentando la recolección de información, la muestra fue determinado por hombres y mujeres jubilados de la región del litoral en la provincia de Los Ríos.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".