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Enregistrement W4410117062 · doi:10.46677/compendium.v12i1.1307

Estrategias de Mejora en Destilería Montreal: Un Enfoque QFD para el Posicionamiento Competitivo en Bebidas Alcohólicas

2025· article· es· W4410117062 sur OpenAlexaboutno aff
Fatima Viviana Sacta Paida, Juan Pablo Vásquez Loaiza

Notice bibliographique

RevueCompendium Cuadernos de Economía y Administración · 2025
Typearticle
Languees
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEducational Research and Science Teaching
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quality analysis in any field aims to identify the fundamental characteristics for both producers and consumers, enabling a comprehensive evaluation of the production process. The artisanal production of liquor is closely tied to quality control, as control standards must be in place from the very first stage to ensure compliance. This is essential both because it is a consumer product and because such standards are necessary to obtain commercialization permits. In the city of Cuenca, Ecuador, this market is experiencing growth, with an increasing contribution from both artisanal and industrially produced liquors. The research focuses on the Capulí Liquor Product as its flagship, which holds significant market potential. For the analysis, the House of Quality methodology within the framework of Quality Function Deployment (QFD) was employed. This approach allowed for the identification of essential quality attributes as determined by liquor experts, namely: aroma, alcohol content, color, price, and density. The findings revealed that, for these variables, the studied venture demonstrates lower quality compared to its competitors. Based on this, specific recommendations for improvement have been established.

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)0,004
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,565
Score d'incertitude au seuil0,874

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,314 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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