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Enregistrement W7111124636 · doi:10.32854/agrop.vi.1547

Agronegocios: ¿Qué piensan los jóvenes egresados de escuelas y facultades de negocios en México sobre el emprendimiento en el sector agropecuario?

2025· article· es· W7111124636 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueAgEcon Search (University of Minnesota, USA) · 2025
Typearticle
Languees
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural and Food Production Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)AgribusinessPopulationRemunerationSample (material)Young professionalWork (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To know what young graduates of schools and business faculties in Mexico think about undertaking (or investing) in the agricultural sector and identify what are the determining factors that affect how to start an agribusiness. Design/methodology/approach: A sample of 3,213 young graduates from a database generated by the Business Development Center of the Universidad Autonoma de Nuevo Leon during the first quarter of 2019 was used. With the information collected a model was made of structural equations that explain the way in which young people classify their perceptions on the subject of study. Results: Young graduates of schools and business faculties in the south of the country give greater weight (44.3%) to the commitment they consider to have with Mexican agriculture and to the satisfaction of knowing that if they undertake an agribusiness, they will help their communities, while young graduates from the north of the country value more the economic remuneration they could generate if they start a business of this type (35.4%). Study limitations/implications: The work performed is not comparable and generalizable, so that expanding the population or sample at regional or national level, the research would have a scope of representative analysis on the phenomenon of study.Findings/conclusions: Most of the young people surveyed seem to have a positive perception about the importance of the agricultural sector. However, more than half of the sample interviewed (57.9%) argues that it would not put an agribusiness in this sector.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,563
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,239 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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