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Enregistrement W7132872817

Caracterización de las empresas sin registro del municipio de fusagasugá para el año 2022

2023· other· W7132872817 sur OpenAlexaboutno aff
Angel Joselito Fragua Garzón

Notice bibliographique

RevueRepositorio digital Universidad de Cundinamarca · 2023
Typeother
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationWork (physics)Quarter (Canadian coin)Principal (computer security)Sample (material)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Como objetivo general tenemos caracterizar las estrategias empresariales de las organizaciones sin registro del municipio de fusagasugá para el año 2022, la población está conformada de establecimientos sin registro ahora veamos que un modelo o ejemplar de estos que consolidan y sedimentan parte del revestimiento rentable y del trabajo son las microempresas, habría que mencionar que según reportes de informalidad para establecer es que Muestra la tasa del departamento nacional de estadística indica que índice de informalidad en el trimestre fue 44,3%1 lo cual establece para la vigencia de 2022 en el municipio de Fusagasugá 3361 establecimientos sin registro. El 23% de las empresas con varios dueños tiene como estrategia principal hoy en día es fundamentalmente afinar el producto/servicio para que sea atractivo para los clientes As a general objective we have to characterize the companies without registration of the municipality of fusagasugá for the year 2022, the population is made up of establishments without registration now let's see that a model or example of these that consolidate and sediment part of the profitable coating and work are microenterprises, it should be mentioned that according to reports of Sample The rate of the national department of statistics indicates that the informality index in the quarter was 44.3%, which establishes for the validity of 2022 in the municipality of Fusagasugá 3361 establishments without registration. 23% of companies with multiple owners have as their main strategy today is fundamentally to fine-tune my product/service to make it attractive to customers

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,435
Score d'incertitude au seuil0,866

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,257 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2023
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