Proceso Analítico Jerárquico Neutrosófico para la evaluación del acceso a los servicios de protección al migrante

Autores/as

  • Mónica Del Roció Mosquera Endara Universidad Regional Autónoma de Los Andes, Riobamba. Ecuador.
  • Cristian Patricio Banda Paredes Universidad Regional Autónoma de Los Andes, Riobamba. Ecuador.
  • María José Calderón Velásquez Universidad Regional Autónoma de Los Andes, Riobamba. Ecuador.
  • Óscar Gonzalo Jácome Merino Universidad Regional Autónoma de Los Andes, Riobamba. Ecuador.

Palabras clave:

Proceso Analítico Jerárquico Neutrosófico, migrante, servicios públicos, inclusión, derechos.

Resumen

La migración y el acceso a servicios públicos de protección al migrante, constituye un aspecto importante ya que garantiza inclusión social y económica. Además, se ha convertido en un tema complicado siendo resultado de los mayores movimientos internos forzados de población en sus países de origen. La violación de los derechos humanos de los migrantes a lo largo de sus rutas de tránsito, y las políticas migratorias cada vez más restrictivas en los países de destino, también constituyen agravantes. A medida que la crisis en Venezuela creció, en 2017 ingresaron al Ecuador más de 287.000 migrantes venezolanos, de los cuales 61.000 permanecieron en Ecuador. Las enseñanzas relativas al control migratorio contenidas en leyes especiales o tratados internacionales aplicables al Ecuador mantienen una política de puertas abiertas con el mundo, especialmente para incrementar la oferta turística del país. Basado en estos datos, la presente investigación propone la implementación de un método para la evaluación del acceso a los servicios de protección al migrante en Ecuador. Basa su funcionamiento mediante un enfoque multicriterio con el empleo del Proceso Analítico Jerárquico Neutrosófico.  

Publicado

2023-10-01

Número

Sección

Articulos

Cómo citar

Proceso Analítico Jerárquico Neutrosófico para la evaluación del acceso a los servicios de protección al migrante. (2023). Neutrosophic Computing and Machine Learning. ISSN 2574-1101, 29, 97-108. https://fs.unm.edu/NCML2/index.php/112/article/view/421

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