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Enregistrement W7036987679

DISEÑO DE UN PLAN ESTRATÉGICO PARA LA CREACIÓN DE UNA EMPRESA DE SERVICIOS DE FOTOGRAFÍA, VÍDEO Y AGRICULTURA CON DRONES

2018· dissertation· ca· W7036987679 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueRiuNet (Universitat Politècnica de València) · 2018
Typedissertation
Langueca
DomaineArts and Humanities
ThématiqueIndian and Buddhist Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmazon rainforestWork (physics)Fire brigadeNova scotia
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[CA] El present Treball de Fi de Grau (TFG) es centra en la realització d’un pla estratègic per a la creació d’una empresa que ofereixa servicis amb drons. Dur a terme un projecte de creació d’una nova empresa és una opció arriscada, principalment econòmicament, a més de ser necessària la dedicació de molt temps i esforç. Per tot això, és totalment crucial realitzar un correcte pla estratègic per a minimitzar tot el possible qualsevol problema o inconvenient i desenvolupar aquesta estratègia que més benefici tinga per a la futura organització. En quant al sector escollit, els servicis amb drons, cal destacar que s’ha triat a causa del gran auge que aquesta àrea està tenint, la qual s’ha impulsat especialment per la inversió de grans multinacionals com Amazon o Google. No obstant, això no suposa impedir a les petites i mitjanes empreses que puguen fer ús d’aquesta tecnología per a impulsar els seus beneficis, explorar noves oportunitats i millorar o crear nous servicis. En concret, els servicis que s'oferiran seràn de fotografia, video i agricultura, que són aquells que millors beneficis trauràn a l'empresa segón l'anàlisi realitzat Per tant, l’objectiu final serà analitzar la viabilitat d’aquest projecte realitzant un estudi de l’entorn i de la situació econòmica actual i del sector, que finalitzarà amb el desenvolupament dels distints plans i anàlisis realitzats per a dur-ho a terme.

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), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,343
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)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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