Método neutrosófico para medir el impacto de la contaminación ambiental que se genera en la naturaleza y el ser humano por desechos arrojados en el Río Cristal del Cantón Montalvo

Contenido principal del artículo

Génesis Mercedes Peñafiel Huerta
Madeleine Nicol Vásquez Silva
Andrée Alexandre Amores Aguiar
Alex Javier Peñafiel Palacios

Resumen

De acuerdo a encuestas y entrevistas previamente realizadas a los habitantes del sector Barrio Chino, sobre la contaminación que generan en el Rio Cristal, y mediante un sondeo se ha podido determinar que estas personas no tienen claridad sobre la contaminación que generan el arrojar grandes y diferentes tipos de desechos sobre el afluente ubicado en el cantón Montalvo. A partir de la problemática antes descrita la presente investigación tiene como objetivo desarrollar un método neutrosófico para medir el impacto de la contaminación ambiental que se genera en la naturaleza y el ser humano por desechos arrojados en el Río Cristal del Cantón Montalvo. La investigación se realizó mediante un enfoque cualicuantitativo, descriptivo y transversal.  A partir de la implementación del método se identifica un alto impacto de contaminación ambiental facilitándose esta información a la autoridad del Cantón, solicitándole que capaciten a estos ciudadanos principalmente sobre el tema mencionado y demás temas referentes y primordiales en este campo, que los ciudadanos deben conocer, para evitar que se siga contaminando este río.

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Cómo citar
Método neutrosófico para medir el impacto de la contaminación ambiental que se genera en la naturaleza y el ser humano por desechos arrojados en el Río Cristal del Cantón Montalvo. (2022). Neutrosophic Computing and Machine Learning. ISSN 2574-1101, 24, 37-43. https://fs.unm.edu/NCML2/index.php/112/article/view/268
Sección
Articulos

Cómo citar

Método neutrosófico para medir el impacto de la contaminación ambiental que se genera en la naturaleza y el ser humano por desechos arrojados en el Río Cristal del Cantón Montalvo. (2022). Neutrosophic Computing and Machine Learning. ISSN 2574-1101, 24, 37-43. https://fs.unm.edu/NCML2/index.php/112/article/view/268