Turismo accesible en los hoteles con destino en el centro de México
Bibliographic record
Abstract
Apostar por la accesibilidad en el sector hotelero en México es una cuestión crucial, no sólo desde la perspectiva económica sino también del disfrute pleno de los recursos turísticos por parte de las personas con discapacidad (PcD). El objetivo del presente trabajo fue presentar una revisión de la accesibilidad en hoteles de 2 a 5 estrellas ubicados en destinos turísticos de los estados que conforman la región centro del país. Es un estudio de tipo exploratorio y descriptivo, que a través de un análisis estadístico simple identifica: a) servicios o instalaciones para las PcD disponibles en los hoteles de dos a cinco estrellas ubicados en los destinos seleccionados, b) servicios o instalaciones por tipo de discapacidad, c) soluciones de accesibilidad por tipo de discapacidad. En este estudio se observa que las soluciones accesibles, destinadas para las PcD física y temporal, son las que predominan en los establecimientos de hospedaje de estudio, dejando en un estado de invisibilidad las necesidades de las PcD sensorial e intelectual. Las soluciones de accesibilidad disponibles para personas con este tipo de discapacidad son promovidas como servicios adicionales para los huéspedes en general.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".