Evaluación neutrosófica sobre las Comunidades Indígenas como Circunscripciones Territoriales con Régimen Especial en Ecuador

Contenido principal del artículo

Marco Antonio Puetate Ayala
Carmen Marina Méndez Cabrita
Josía Jeseff Isea Argüelles
Julio Juvenal Aldana Zavala

Resumen

El objetivo de la investigación es llevar a cabo una evaluación neutrosófica sobre las comunidades indígenas en Ecuador, específicamente en el contexto de las circunscripciones territoriales con régimen especial. Este enfoque permitirá mejor comprender las particularidades y desafíos que enfrentan estas comunidades en relación con su organización social, cultura y derechos territoriales. La evaluación buscará identificar tanto las oportunidades como las limitaciones que las circunscripciones territoriales actuales presentan para el desarrollo sostenible y el fortalecimiento de la identidad cultural indígena. A través del uso del método neutrosófico, se podrá captar la complejidad de las realidades indígenas, considerando no solo los desafíos evidentes, sino también las ambigüedades y matices que caracterizan sus contextos. Esta investigación tiene el potencial de contribuir al reconocimiento y respeto de los derechos de las comunidades indígenas en Ecuador, promoviendo políticas públicas más inclusivas y efectivas. Al abordar la situación desde un enfoque neutrosófico, se podrán formular recomendaciones que aborden las necesidades específicas de estas comunidades y fomenten su autogestión y desarrollo, garantizando así un marco de convivencia armónica y respetuoso en el contexto ecuatoriano.  

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Cómo citar
Evaluación neutrosófica sobre las Comunidades Indígenas como Circunscripciones Territoriales con Régimen Especial en Ecuador. (2025). Neutrosophic Computing and Machine Learning. ISSN 2574-1101, 36, 185-192. https://fs.unm.edu/NCML2/index.php/112/article/view/680
Sección
Articulos

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Evaluación neutrosófica sobre las Comunidades Indígenas como Circunscripciones Territoriales con Régimen Especial en Ecuador. (2025). Neutrosophic Computing and Machine Learning. ISSN 2574-1101, 36, 185-192. https://fs.unm.edu/NCML2/index.php/112/article/view/680

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