Impacto sociocultural de la promoción turística en la ciudad de Cuenca por redes sociales más utilizadas
Bibliographic record
Abstract
La comunicación comercial para destinos turísticos ha adquirido un papel relevante en nuestra sociedad, siendo en la actualidad un pilar estratégico al momento de la promoción de la ciudad de Cuenca. Facebook, twitter e instagram permiten informar en tiempo real convirtiéndose en un canal de difusión más rápido y efectivo. La redes sociales permiten a cualquier hora del día acceder a gran cantidad de información, sin ninguna restricción, además de la interacción sin importar del geoposicionamiento del turista. (Espinoza, Zabala, Rojas y Roselys, 2016) Se plantea el análisis, estudio y observación de estos cambios socioculturales en tres aspectos: oferta, demanda, ventajas y desventajas. Además se aborda la influencia de las nuevas tecnologías en el comportamiento del flujo turístico y en el segmento joven dentro del destino. (Wichels, 2014). Por último, se realizará una comparación del uso del medio digital con otros países de América Latina, que apuestan al gran impacto de la promoción turística responsable, evidenciando de manera directa la reinvención para este sector.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".