Integración vertical el caso de la explotación de aeropuertos
Bibliographic record
Abstract
La provisión de servicios aeroportuarios resulta en una red de relaciones contractuales entre el concesionario principal y otras empresas. El hecho de que existan múltiples servicios que se ofrecen en los aeropuertos permite que varias alternativas puedan elegirse. En particular, el concesionario puede llevar a cabo éstas por sí mismo ("integración vertical") o por el contrario transferirlas para que sean llevadas a cabo por un tercero ("des-integración"). Las ventajas de una u otra alternativa dependen de varios factores. En este trabajo se analiza el impacto que tienen, sobre la integración vertical, aspectos relativos a: (a) dificultades de controlar mano de obra y (b) necesidad de contar con conocimiento especializado de distintas líneas de negocio. El trabajo muestra que, en general, la decisión de integrar un proceso está afectada en forma negativa por los dos factores mencionados. También se analiza la relevancia de la tercerización (des-integración vertical) como herramienta para la reducción de riesgos de la empresa. Se concluye que -para el sector analizado- las decisiones relativas a des-integración no parecen tener como justificativo el manejo de riesgos (variabilidad de ingresos) de la empresa.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".