Factores Coadyuvantes de la Normatividad Ambiental para la Creciente Contaminación Acústica en la Ciudad de Arequipa- Enero a Julio 2006.
Bibliographic record
Abstract
El presente trabajo de Investigación se elaboró con el propósito de dar a conocer la \nrealidad en el que se encuentra nuestro medio ambiente hoy en día en Arequipa, la \ngran despreocupación por parte de la población y la necesidad de hacer cumplir las \nleyes, además de la falta de comunicación de información por parte del propio \nEstado y de la población. \nPara el presente estudio se procedió a realizar un estudio de campo en algunas de \nlas principales calles y avenidas de Arequipa; a través del cual se pudo comprobar \nla evidente contaminación acústica que sobrepasa los Limites Máximos \nPermisibles, y los estándares internacionales. Además de comprobar la falta de \naplicación de nuestras normas, se procedió a investigar las posibles consecuencias \nque podía traer la falta de aplicación de nuestras leyes ambientales, llegando a la \nconclusión, que los únicos afectados son las personas que conforman las sociedad \ny los responsabilidad es compartida por parte de la propia sociedad y del Estado \ncomo encargado de velar por un ambiente sano y equilibrado, derecho reconocido \nen nuestra Carta Magna, a través de leyes y la vigilancia en su aplicación. \nSe puede establecer que la contaminación acústica a consecuencia de los \nvehículos en nuestra ciudad es el resultado de los tubos de escape abiertos, \nclaxon de los automóviles tipo sirena, la música interior de los servicios de \ntransporte urbano, por lo que se comprueba una vez más la falta de preocupación \nde las personas y la falta de interés del Estado por cumplir lo señalado en la \nnormatividad ambiental. \nHoy en día el futuro de nuestro medio ambiente es muy incierto, si la sociedad y el \nEstado no comienzan por velar por un medio ambiente más equilibrado, el único \nfinal de nuestro medio ambiente, será un alto índice de enfermedades.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".