Impacto del comercio electrónico en la gestión de ventas en el Emporio Comercial de Gamarra (Lima-Perú), 2021
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
En el mundo (y sobre todo en el Perú), actualmente el comercio electrónico se encuentra en constante crecimiento y adopción por parte de los empresarios, debido al cambio abrupto que las empresas han tenido que enfrentar a raíz de la pandemia mundial ocasionada por la Covid-19 para poder gestionar adecuadamente sus ventas. El propósito principalde esta investigación fue determinar el impacto del comercio electrónico en la gestión de ventas en el Emporio Comercial de Gamarra (Lima-Perú) durante el 2021. Cada una de las variables del estudio fue subdividida en tres dimensiones para una mejor comprensión; por ejemplo, la variable comercio electrónico se subdividió en canal de ventas, publicidad digital y sistemas de información; mientras que, por otra parte, la variable gestión de ventas fue desglosada en atención al cliente, satisfacción del cliente y distribución. Metodológicamente, la investigación se desarrolló bajo el enfoque cuantitativo, alcance explicativo y utilizó el diseño no experimental transeccional correlacional-causal; los participantes fueron 100 microempresarios de la zona comercialobjeto de estudio, específicamente vinculados a empresas formales que hacen uso del comercio electrónico, a los cuales se les administró un cuestionario de 18 ítems con alternativas de valoración bajo la forma de la escala de Likert. Luego del procesamiento y análisis de la información, se constató la existencia de un impacto significativo entre el comercio electrónico y la gestión de ventas (p < .05), debido a que luego de usar la regresión lineal se obtuvo un coeficiente de prueba de 0.752
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.
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 | 0,008 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle