Estudio de factibilidad para la implementación del Museo del Maíz en la ciudad de Cuenca-Ecuador
Bibliographic record
Abstract
El presente proyecto de intervención intitulado ¨ Estudio de factibilidad para la \nimplementación del Museo del Maíz en la ciudad de Cuenca - Ecuador¨. Muestra la \nimportancia y la necesidad de crear un espacio cultural en esta ciudad para una puesta en \nvalor de los patrimonios alimentarios más notables como es el Maíz. En primera instancia \nse realizó una revisión bibliográfica sobre aspectos relevantes de la ciudad de Cuenca Ecuador. Posteriormente se efectuó un estudio teórico práctico analizando el mercado. \nambiente y recursos humanos para evaluar la factibilidad de implementación de un museo \ncon estas características. Además. se realizaron entrevistas a gestores turísticos debido a la \nimportancia de su opinión en este tema ayudando a revisar el proyecto desde otra \nperspectiva. Finalmente se construyó el Perfil de Turista Potencial del Museo del Maíz \nmediante el levantamiento de 384 encuestas realizadas a turistas nacionales. extranjeros y \na la ciudadanía en general. Como resultado de esta investigación se determinó que crear un \nMuseo del Maíz sería muy beneficioso para fomentar el turismo y la recuperación de una \nidentidad ciudadana. \nPalabras claves: Museo. Maíz. Turismo. Herencia cultural. Cuenca
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 | 0.006 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".