Desempeño de costos de producción de pymes a diferente escala: un análisis de casos
Notice bibliographique
Résumé
In the second quarter of 2014 in Honduras 100,000 jobs will cease to exist because MSMEs will close operations due to lack of administrative capacity to remain in a competitive market. This study aimed to compare the performance of the production costs of processing MSMEs banana on a different scale, the companies studied were: micro, small and medium enterprises. Observation methodology was used to collect cost data and grouped into two types of costs: variable and fixed. The results were that the median firm has the lowest production costs, followed by small and micro enterprises finally have the highest costs. One conclusion from this study is that the banana is the main raw material in the three companies, such as buying at different prices in microenterprise the highest price and the lowest median price, not content with that micro, small and medium enterprises using different varieties of banana were the same as different yield: 34 %, 35 % and 38 % respectively. The main recommendation that the cost performance is more efficient Seek suppliers who provide the cheapest inputs, invest in equipment to labor more efficient and increase daily production to optimize the use of equipment and Directions the point of maximum production company to improve costs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».