Factores determinantes para la exportación de uvas de mesa del Perú hacia el mercado internacional desde el año 2018 al 2021
Notice bibliographique
Résumé
En el siguiente informe se tiene como finalidad determinar los factores determinantes para la exportación de uva de mesa peruana al mercado internacional durante el año 2018 al 2021. \nEn la investigación, se menciona que las exportaciones de uva de mesa peruana crecieron, llegando a convertirse en el primer exportador de uvas de mesa dentro del comercio internacional durante el año 2021, teniendo un crecimiento constante desde el año 2018; asimismo, en la presente investigación se considera factores indispensables para la exportación de este producto. \nLa metodología aplicada para la investigación es de tipo no experimental y longitudinal. \nEn los principales resultados se tiene que para la exportación de uva de mesa peruana se detectó que existen factores determinantes como producción, transporte, calidad y tratados de libre comercio. \nEn conclusión, estos factores son considerados importantes ya que estos trabajan en conjunto para poder cumplir con una exportación exitosa, puesto que de no considerarse o no cumplirse de manera correcta dichos factores la exportación no podría llevarse a cabo y no sería viable cumplir con los países destinos.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».