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Enregistrement W6982346886

Implementación de mejoras internas en la gestión comercial de Metis Gaia 2014-2017

2020· article· es· W6982346886 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePortal de Revistas PUCP (N/A) · 2020
Typearticle
Languees
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAmerican Environmental and Regional History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomic analysisCost analysisWork (physics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El presente documento se ha realizado a partir de la experiencia profesional desarrollada entre los años 2014 y 2017 en la empresa consultora Metis Gaia S.A.C., firma peruana especializada en estudios socioeconómicos y gestión pública fundada el año 2008. A partir de la identificación de la problemática del área comercial de la empresa, se desarrolló una propuesta de proyecto de mejora interna con tres objetivos alineados a la problemática identificada: i) fortalecer la experiencia de la firma y del equipo para participar en más concursos; ii) mejorar la gestión operativa en la preparación de propuestas y iii) desarrollar una adecuada estrategia de precio para competir en los concursos. Con estos lineamientos, se realizó diseño del proyecto partiendo por una identificación de alternativas de solución para cada uno de los tres objetivos específicos. Posteriormente se realizó una selección de las alternativas, considerando las principales características de las estrategias planteadas como: actividades, costos aproximados, valoración cualitativa de la factibilidad de su implementación, ventajas y desventajas. Seguidamente, se organizó un proyecto y se procedió con la evaluación financiera del mismo para para determinar su viabilidad mediante el método de método de descuento de flujos de caja utilizando las herramientas VAN y TIR equivalentes a S/. 347 342.88 y 36.59%, respectivamente. Resultados positivos, considerando que el costo de oportunidad del inversionista (COK) equivale al 12.29%.

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 consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,381
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,251 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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