Inventario de atractivos turísticos naturales y culturales de la comunidad Capirona en la parroquia de Puerto Napo, cantón Tena, provincia de Napo
Bibliographic record
Abstract
El turismo sustentable puede presentar oportunidades de desarrollo para los habitantes de un territorio en particular. El potencial turístico depende de los atractivos que se encuentren en la zona, la calidad de los mismos, así como de la infraestructura y servicios asociados a dichos atractivos. Como colaboración con el Gobierno Autónomo Descentralizado Parroquial de Puerto Napo, se realizó inventario de atractivos turísticos naturales y culturales de la comunidad Capirona, la cual se encuentra bajo su jurisdicción. Para la elaboración del inventario se empleó la metodología propuesta por el Ministerio de Turismo del Ecuador 2017. El trabajo de campo para la recolección de datos tuvo lugar en agosto de 2019 con una duración de 20 días, durante los cuales se realizó talleres participativos con habitantes y representantes de la comunidad. Los resultados muestran que, en el caso de los atractivos culturales, uno de los problemas es la escasa inversión realizada para la investigación, documentación, publicación y transmisión de las manifestaciones y representaciones culturales. Por otro lado, los atractivos naturales en su mayoría presentan deficiencias en cuanto a la inexistencia de facilidades turísticas, accesibilidad y servicios, condiciones que no permiten un aprovechamiento en beneficio para la comunidad.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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".