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Enregistrement W3111949869 · doi:10.33262/concienciadigital.v3i4.1.1473

Ventanilla única de comercio exterior y el impacto en las pymes exportadoras de cacao en el Santo Domingo de los Tsáchilas - Ecuador

2020· article· es· W3111949869 sur OpenAlexvenueno aff
César Iván Casanova-Villalba, Navarrete Zambrano Cecilia Mercedes, Maybelline Jaqueline Herrera-Sánchez, Silvana Elizabeth Ruiz-López

Notice bibliographique

RevueConcienciaDigital · 2020
Typearticle
Languees
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBusiness, Innovation, and Economy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introducción: Las exportaciones favorecen a las economías internas de los países en desarrollo, con la finalidad de incrementar y mejorar esta articulación los gobiernos impulsan diferentes líneas de incentivos, focalizándose en los aranceles o impuestos, pero estas solo favorecen a las industrias dejando de lado a las PYMES; las cuales representan al 99% de los negocios en Ecuador, adicional a esto se debe considerar que uno de los principales productos exportados es el cacao. Objetivo: Analizar el impacto de la utilización del sistema de ventanilla única de comercio como estrategia de exportación e incentivo para las PYMES de Santo Domingo de los Tsáchilas. Metodología: para obtener información fue atreves de encuestas a la población de interés, basándose en evidencia documental teórica, por lo cual es una investigación exploratoria pasando de datos generales a específicos. Resultados: Como resultado se presentan las ventajas de la utilización de la ventanilla única y el impacto en la economía. Conclusiones: se concluyó que la utilización de la ventanilla única para comercio exterior es una estrategia que favorece a los exportadores de las PYMES pero esta no debe por sí sola no genera un impacto elevado en el crecimiento económico de los productores, por lo cual esta se debe trabajar conjuntamente con otros incentivos y estrategias gubernamentales.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,238 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations18
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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