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Enregistrement W7056275907

Exportación de aceite de linaza refinado para las industrias nutraceúticas de Ontario - Canadá

2020· dissertation· es· W7056275907 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUSMP Repository (Universidad de San Martín de Porres) · 2020
Typedissertation
Languees
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaturity (psychological)World market
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nuestra empresa LINOIL S.A.C, exportará y comercializará bajo el modelo de venta directa el aceite de linaza extra virgen a la industria nutraceútica del mercado canadiense.
\nTenemos el propósito de abastecer el complemento nutricional omega 3, a las empresas de las industrias nutraceúticas, satisfaciendo la creciente y constante demanda de la omega 3 para ser adaptado según sus necesidades.
\nNos diferenciamos debido a que el aceite de linaza será comercializado en capsulas monodosis de gelatina blanda directa para el consumo humano y a granel para la transformación según intereses de las industrias además la presentación en capsulas de gelatina blanda será a solicitud del gramaje del cliente, el cual les ahorrará el proceso de este y solo se encargarán del embalaje y rotulado.
\nNuestro mercado objetivo es Canadá, que gracias al estudio de mercado pudimos identificar las principales empresas importadoras canadienses del aceite de linaza tales como: SunOpta Inc, Dare Foods Limited, Boulangerie Vachon Inc, entre otros. Además, contamos con el acuerdo comercial vigente (TLC) entre Perú y Canadá, tendremos la facilidad de ingresar al mercado canadiense libre de aranceles (Arancel base 0, Categoría de desgravación A).
\nLas estrategias para dar a conocer nuestra empresa LINOIL serán desarrollar una página web la cual contenga los lineamientos y productos a ofrecer, concretar entrevistas con las principales empresas para dar a conocer el producto, sus presentaciones y el medio de pago que se negocie en las entrevistas, también la participación en ferias organizadas en el país de destino el cual nos permitirá construir una red de contactos que nos ayudará al crecimiento de nuestra empresa.

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), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,312
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)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,249 · 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'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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