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Enregistrement W6907447669 · doi:10.22004/ag.econ.316917

EVALUACIÓN DEL MODELO DE NEGOCIO DE UN RANCHO DE SOYA EN TAPACHULA, CHIAPAS

2021· article· en· W6907447669 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBusiness, Innovation, and Economy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProduction (economics)Business planQuality (philosophy)Business opportunityObject (grammar)Business ideaAgribusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main economic activities of Tapachula Chiapas are agriculture, light industry, and border trade, among the main crops are coffee, cherry, mango, banana, corn, grain and soy. But according to the Municipal Development Plan 2018-2021, the primary sector is going through a structural crisis, which has caused in relation to the production of Soybeans that in the last five years it was reduced by 6.364%, having a decrease rate of 287.89 Ton per year, derived from this situation, it is decided to carry out an investigation with the objective of “Evaluating the Business Model of a soy producing company in Tapachula, Chiapas based on the Business Model Canvas and identifying its Strengths, Weaknesses, Opportunities and Threats ”for which the object of study is defined as“ Business Model ”that according to (Osterwalder & Pigneur, 2011) a business model“ describes the bases on which a company creates, provides and captures value ”. To meet the research objective and in accordance with the approach to the object of study, the type of applied research was qualitative. Once the information has been collected and analyzed, the Business Model of the Soy Ranch is defined, where it is identified that in the cycle studied this is not profitable, likewise the evaluation of the environment and the basic modules of the Business Model of the Soy Ranch is made. Soy where the main Opportunities are identified: 1. The market is demanding quality Soy that allows good yields; 2. The tropical zone where the Soconusco is located, the production band is very good due to humidity and sunlight; 3. Soy from Soconusco is of better quality than that of Illinois, which is the largest producer of Soy, and among the main threats that soy is being imported to satisfy the country's demand; Soy production is declining due to lack of profitability and soy customers can import it through the TMEC (Treaty between Mexico, the United States and Canada).

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,281

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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