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Enregistrement W7002030829

Mejora del proceso de producción en planta vinícola

2021· dissertation· es· W7002030829 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueUPNBox (Universidad Privada del Norte) · 2021
Typedissertation
Languees
DomaineComputer Science
ThématiqueImage Processing and 3D Reconstruction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlberta Water Research Institute
Mots-clésContext (archaeology)Work (physics)Business process reengineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En el presente trabajo, se detalla una revisión sistemática de estudios primarios cuantitativos y cualitativos respecto a la mejora del proceso de producción en plantas vinícolas,
\ncuya formulación de objeto de estudio engloba los conceptos teóricos de los procesos de producción del vino y metodologías de mejora del mismo, ello con la finalidad de poder determinar qué tipo de recursos y herramientas se podrían implementar en una planta vinícola a fin de lograr la optimización e recursos y mejorar los procesos de producción.
\nLa búsqueda se realizó el 20 de mayo del 2020 en las siguientes fuentes científicas:
\nSCOPUS, Google Académico, EBSCO, PROQUES y ScienceDirect, siguiendo los criterios de inclusión y exclusión, obteniéndose así una muestra de 42 estudios relacionados al tema en mención, de los cuáles 6 fueron libros virtuales, 15 artículos científicos, 9 publicaciones arbitradas y 12 Journal destacados.
\nFinalmente, las investigaciones revisadas revelan la importancia de la mejora de un proceso productivo para alcanzar la calidad total a través de la implementación de herramientas como Lean Manufacturing, Six Sigma, BPR y Kaizen.

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)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,688
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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeAutre devis
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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