Método multicriterio neutrosófico para la evaluación del análisis jurídico sobre la vulneración de derechos humanos dentro de las unidades educativas religiosas en la ciudad de Tulcán

Contenido principal del artículo

Nicolás Mateo Sánchez Montalvo
Fernanda Stefanía Medina Jácome
Carmen Marina Méndez Cabrita
Rene Estalin Portilla Paguay

Resumen

Los derechos humanos son fundamentales para la protección y promoción de la dignidad de todas las personas, sin distinción de etnia, religión, creencia o condición sexual. Sin embargo, en diferentes partes del mundo se siguen produciendo situaciones en las que estos derechos son vulnerados. La presente investigación tiene como objetivo desarrollar un método multicriterio neutrosófico para la evaluación del análisis jurídico sobre la vulneración de derechos humanos dentro de las unidades educativas religiosas en la ciudad de Tulcán. La metodología que se empleó dentro del artículo científico fue la cuantitativa, porque a través de encuestas se conoció si la ciudadanía tenía o no conocimiento sobre la vulneración de Derechos Humanos y de qué manera evitar las mismas. Se concluyó con respecto a la importancia de implementar políticas y medidas que promuevan  el respeto por los Derechos Humanos dentro de las instituciones religiosas, destacando la necesidad de fomentar un diálogo constructivo entre las instituciones religiosas, las autoridades gubernamentales, las organizaciones de derechos humanos y la sociedad en general.

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Cómo citar
Método multicriterio neutrosófico para la evaluación del análisis jurídico sobre la vulneración de derechos humanos dentro de las unidades educativas religiosas en la ciudad de Tulcán. (2024). Neutrosophic Computing and Machine Learning. ISSN 2574-1101, 34, 69-79. https://fs.unm.edu/NCML2/index.php/112/article/view/585
Sección
Articulos

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Método multicriterio neutrosófico para la evaluación del análisis jurídico sobre la vulneración de derechos humanos dentro de las unidades educativas religiosas en la ciudad de Tulcán. (2024). Neutrosophic Computing and Machine Learning. ISSN 2574-1101, 34, 69-79. https://fs.unm.edu/NCML2/index.php/112/article/view/585

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