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Enregistrement W4291301343 · doi:10.29105/revin19.37-380

Las empresas ecuatorianas del calzado apuestan a la internacionalización a través de la adquisición de tecnologías y de la capacitación de su mano de obra

2022· article· es· W4291301343 sur OpenAlexaff
Pedro Astudillo Arias, Mónica Blanco Jiménez, Pedro Astudillo Luzuriaga

Notice bibliographique

RevueRevista Innovaciones de Negocios · 2022
Typearticle
Languees
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInternational Business and FDI
Établissements canadiensQuest University Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La MIPyMES representan una de las actividades empresariales que impulsan el desarrollo económico y social, por lo que los países buscan crear iniciativas productivas que les permitan enfocarse en mercados internacionales y así generar fuentes de empleo como parte de su cadena de valor. Así, el objetivo de esta investigación es determinar los factores que promueven los procesos de internacionalización de las MIPyMES del sector calzado a través de la integración de un modelo de asociatividad en el Ecuador. Es un estudio no experimental, de carácter cuantitativo, de tipo descriptivo, correlacional y explicativo. Se diseñó un cuestionario para evaluar el comportamiento de estas empresas en relación con las variables propuestas y su influencia en la internacionalización y se aplicó a 79 fabricantes de calzado. Los resultados muestran que adquirir tecnología y capacitar la mano de obra se relacionan de forma positiva con el proceso de internacionalización, mientras que las variables que no contribuyen significativamente fueron la innovación de productos, posiblemente por la falta de proveeduría que se fundamenta en los volúmenes de producción; y el apoyo de la triple hélice en donde se pudo considerar que existe falta de apoyo por parte de los diferentes órganos gubernamentales y hay escaza inserción de la academia en los procesos que impulsan la internacionalización. Finalmente, cabe destacar que se encontró que una gran parte de estas empresas son dirigidas mujeres que no muestran estudios de nivel de licenciatura

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,897
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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