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Enregistrement W2999450741 · doi:10.33262/concienciadigital.v1i4.906

Predicción de precios del petróleo y el aluminio usando ecuaciones diferenciales estocásticas

2018· article· es· W2999450741 sur OpenAlexvenueno aff
Flavia Panelas Ramos, Camilo Rivera Rodríguez, Karen Santos Fernández

Notice bibliographique

RevueConcienciaDigital · 2018
Typearticle
Languees
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Tectonic Studies in Latin America
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En el mundo globalizado de hoy, la incertidumbre se muestra en el desempeño de las economías modernas. Esta condición influye directamente en estas economías, por tanto, la propensión a sufrir las consecuencias de las fluctuaciones de las diferentes variables de mercado es un hecho incuestionable. La apertura comercial y financiera que distingue a las economías modernas en un contexto global ha potenciado la aparición de escenarios inciertos donde el riesgo juega un papel protagónico. Esta situación requiere de la implementación de programas para administrar riesgos con vistas a reducir los impactos de los conflictos financieros que atentan contra la estabilidad de los diferentes actores económicos.
 En general, las economías pequeñas y abiertas presentan características específicas que las hacen muy vulnerables frente a los desequilibrios en las relaciones económico-financieras, entre ellas, las variaciones de los precios. Por lo tanto, gestionar la exposición a la volatilidad de los precios genera una creciente necesidad de protección financiera.
 Cuba se inserta en este tipo de economías altamente expuestas a las variaciones dadas en el entorno internacional. Dicha vulnerabilidad se ve profundizada con la existencia del embargo económico y financiero impuesto por los Estados Unidos. Debido a esta situación, resulta beneficioso para la Isla contar con herramientas para reducir al mínimo los riesgos y, optimizar el proceso de toma de decisiones en las cuestiones relacionadas con el comercio exterior.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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