Análisis del turismo cultural en el distrito de Barranco desde la perspectiva del turista nacional, 2019
Bibliographic record
Abstract
El objetivo de esta investigación es conocer el turismo cultural en el distrito de Barranco desde la \nperspectiva del turista nacional, 2019. \nEste estudio fue de campo, en esta investigación se usó las técnicas de recolección de datos como \nson las entrevistas a profundidad, que facilitaron el conocimiento del turismo cultural. \nLos entrevistados fueron diez personas, entre ellos 1 guía turístico, 4 personas de la tercera edad y \n4 jóvenes que residen en el distrito de Barranco, 1personas que trabaja en la municipalidad de \nBarranco , ya que ellos visualizan el turismo que se realiza en Barranco y pudieron brindar una \ninformación real y precisa. \nFinalmente, los resultados obtenidos demostraron que los turistas nacionales visitan Barranco los \nfines de semana y todos los fin de mes por los cuatro museos que ahí en el distrito y también por \nlas ferias gastronómicas y estudiantiles que se realiza en el parque municipal de Barranco. Por otro \nlado, respecto a la edad, ambos entrevistados indicaron que antes había en las paredes de la \nbiblioteca paneles de la biografía de Barranco. La sugerencia que brindaron es que la \nmunicipalidad del distrito debe brindar recorridos turísticos en todos los museos y en los lugares \nturísticos que ahí en el distrito de Barranco.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".