3 resultados para Nexo causal

em Universidad de Alicante


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Este estudio contribuye al conocimiento del contexto de opinión en el que tiene lugar el proceso de modernización turístico-residencial. Los resultados se basan en una encuesta a una muestra de 430 personas residentes en tres municipios del sur de la provincia de Alicante, en los que el proceso de modernización turística vinculado al crecimiento de la oferta residencial de viviendas destinadas a un uso no principal —típico de las regiones mediterráneas españolas— se ha mostrado con especial intensidad. El análisis de los datos confirma la existencia de un contexto general de legitimación que contrasta con los diagnósticos críticos realizados por la mayoría de los investigadores que han estudiado el proceso. Ello parece indicar un contexto de opinión pública en el que los principios que garantizan el equilibrio del sistema no se cuestionan. En cambio, la discusión se centra en debatir la intensidad con la que deben aplicarse las recetas conocidas.

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This paper presents the results of an ex-post assessment of two important dams in Brazil. The study follows the principles of Social Impact Management, which offer a suitable framework for analyzing the complex social transformations triggered by hydroelectric dams. In the implementation of this approach, participative causal maps were used to identify the ex-post social impacts of the Porto Primavera and Rosana dams on the community of Porto Rico, located along the High Paraná River. We found that in the operation of dams there are intermediate causes of a political nature, stemming from decisions based on values and interests not determined by neutral, exclusively technical reasons; and this insight opens up an area of action for managing the negative impacts of dams.

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This paper proposes a method for diagnosing the impacts of second-home tourism and illustrates it for a Mediterranean Spanish destination. This method proposes the application of network analysis software to the analysis of causal maps in order to create a causal network model based on stakeholder-identified impacts. The main innovation is the analysis of indirect relations in causal maps for the identification of the most influential nodes in the model. The results show that the most influential nodes are of a political nature, which contradicts previous diagnoses identifying technical planning as the ultimate cause of problems.