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Enregistrement W4391808317 · doi:10.21142/tb.2021.2005

Plan de negocio para la exportación de pulpa de açaí congelada a la ciudad de Toronto - Canadá

2021· dissertation· es· W4391808317 sur OpenAlexaboutno aff
Jorge Luis Alvitrez Ichpas, Grease Kelli Gallegos Velásquez, Sandy Isel Menor Guerrero, Ricardo Isaac Molina Albán, Lizbeth Jadira Ramirez Romani

Notice bibliographique

RevueUniversidad Científica del Sur · 2021
Typedissertation
Languees
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Trade and Competitiveness
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesGeographyPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El presente caso de estudio tiene como objetivo investigar el mercado canadiense y proponer un plan de negocio con la finalidad de exportar pulpa de açaí congelada hacia la ciudad de Toronto, el cual se proyecta para el año 2022. Quarmy se diferencia por ofrecer un nuevo producto con altos índices nutricionales y 100 % orgánico. Debido a la gran apertura que brindan los mercados externos para los productos energéticos y con alto índice nutricional, el mercado canadiense ha sido el país más importante del mundo en las últimas décadas. En la presente investigación se describe los requisitos para ingresar al mercado de Canadá, los lineamientos de la organización de la fábrica, la estructura y su construcción, la estimación de la oferta y la demanda, el proceso de producción y el análisis ambiental para evaluar el cambio comercial, económico y social que puedan afectar la viabilidad del proyecto. Seguidamente, con los datos obtenidos se genera y determina el plan de marketing, el plan estratégico y el plan de RR.HH. Después de completar esta fase, se describen los recursos a nivel material, equipo y capital humano que se plantea usar, el origen de los recursos capitales para ejecutar la operación, el plan financiero de la empresa y equipo directivo para acreditar las funciones planificadas y los objetivos establecidos para el presente plan de negocio.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,429
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,210 · 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'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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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