La contribución del Perú al deterioro de las capa de ozono y su relación con el crecimiento económico del país
Bibliographic record
Abstract
El presente trabajo de investigación consideró dos aspectos importantes en el desarrollo del Perú, el primero de ellos, referido al tema ambiental, a partir del análisis de un problema a nivel mundial como es el agotamiento de la Capa de Ozono, no solo en el ámbito internacional sino enfocado en la contribución que realiza el Perú entorno a ello; y el segundo, el aspecto económico, donde se identificó el crecimiento económico que ha presentado nuestro país en los últimos años y cómo este aspecto está relacionado a los esfuerzos del país en mejorar la calidad del medio ambiente. En ese sentido, el objetivo de la presente investigación fue determinar la relación de la contribución del Perú al deterioro de la Capa de Ozono y el crecimiento económico presentado por el país durante el periodo de 1989 al 2019. Para ello, se utilizó la siguiente metodología: una investigación mixta con enfoque cuantitativo y cualitativo, tomando como base la hipótesis de la Curva Ambiental de Kuznets, aplicando un modelo estadístico de regresión, para lo cual se utilizó el software estadístico E-views 10. La unidad de análisis de la investigación fueron los valores numéricos que reflejaron los cambios cuantitativos y cualitativos del crecimiento económico del país en el período 1989-2019 y los valores numéricos que reflejan los cambios cuantitativos y cualitativos de la contribución del país al deterioro de la Capa de Ozono en el mismo período de tiempo, se tomaron fuentes de información como los documentos referidos a la implementación del Protocolo de Montreal Relativo a las Sustancias que Agotan la Capa de Ozono y estudios de caso sobre la aplicación de la Curva Ambiental de Kuznets; de esta manera se obtuvo como conclusión principal que, la relación entre la contribución del Perú al deterioro de la Capa de Ozono y el crecimiento económico del país es inversa, con una bondad de ajuste del 92.5% y un error del 1.21%, lo cual significó que el crecimiento económico del país favoreció a reducir la contribución del Perú al agotamiento de la capa de ozono en dicho periodo. Finalmente, corresponde mencionar que, los resultados obtenidos al aplicar la hipótesis de la Curva Ambiental de Kuznets solo son empleados para el tema materia de la presente investigación (contribución al deterioro de la Capa de Ozono), no correspondiendo para otros tipos de contaminantes que no han sido considerados en este documento.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".