Investigación diagnóstica sobre la acción de los canales diplomáticos de Colombia en organizaciones internacionales dedicadas a la cooperación y con países productores de carne con el ánimo de hacer más competitivo el sector cárnico colombiano en el mercado internacional durante el gobierno de Álvaro Uribe Vélez 2002-2009.
Bibliographic record
Abstract
Existen factores competitivos dentro de Colombia, como el suelo, la variedad de climas, la variedad de pasturas y la experiencia ganadera del pais que le podrian brindan la oportunidad de entrar al mercado internacional de la carne de bovino. Inicialmente, durante el gobierno de Uribe, se llevaron a cabo Tratados de Libre Comercio con Mercosur, Canada, Triangulo del Norte y EFTA, de los cuales solamente dos (Mercosur y Canada) incluyen condiciones beneficas para la exportacion de carne, resultado que se da producto de la falta de especializacion tecnica en el sector de quienes negocian dichos acuerdos, constatacion que se genero tras analizar sus perfiles profesionales. Existe una desventaja muy notoria entre las exportaciones de carne de bovino de Colombia y las de Argentina, pues existe una diferencia en la diversificacion de mercados colombianos, que solo comprende 5, y los argentinos, que incluye 50 destinos diferentes para sus exportaciones, mostrando un estancamiento del sector en Colombia. Por otra parte, dentro del tema de cooperacion internacional, existe un proceso de negociacion mucho mas especializado y con funcionarios conocedores de temas tecnicos del sector, pero solamente existen 11 acuerdos de cooperacion vigentes que beneficien al sector generados desde Estados Unidos, Francia, Hungria y Polonia. Finalmente, dado que no existen herramientas eficientes y las que existen no son aprovechadas en este periodo, se propone, en esta investigacion, la creacion de un equipo diplomatico especializado en el sector de carne de bovino que funcione de manera similar a como funciono en los anos 60 la Diplomacia Cafetera.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".