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Record W2151607275

Perfil de mercado de las provincias de Canadá a 2012

2013· dissertation· es· W2151607275 on OpenAlexaboutno aff
Laura Pérez Pabón, Juan Velandia Bonilla

Bibliographic record

Venuereponame:Repositorio Institucional EdocUR · 2013
Typedissertation
Languagees
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicGlobal trade and economics
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

El proyecto Perfiles de Mercado de las Provincias de Canada a 2012 busca actualizar las cifras del comercio bilateral presentes en el proyecto que lleva el mismo nombre y que adicionalmente cuenta con estadisticas, variaciones, perfiles demograficos, politicos y economicos de cada una de las provincias canadienses. Los analisis realizados y las conclusiones derivadas de este proyecto fueron suministrados luego de una priorizacion de los 10 principales productos demandados por cada provincia y a su vez los 10 principales productos exportados por Colombia a cada una de las provincias. Asimismo, verificando coincidencias entre la oferta y la demanda de bienes entre las provincias y Colombia. El potencial que los exportadores encontraran en este archivo ha sido determinado en base en los productos mas comercializados entre los dos paises. La informacion proveida es considerada como una herramienta muy util tanto para exportadores, empresarios y diferentes agentes de mercado que deseen empezar a hacer negocios con Canada. Este documento contiene la introduccion de cada provincia de Canada asi como los productos que mas se destacan en el comercio bilateral y las oportunidades que sobresalen luego de la entrada en vigencia del TLC entre las partes. Adicionalmente, un ranking de los productos que a opinion de los autores (basados en la cifra comercializada de cada uno de los productos entre los paises), tienen mas oportunidades de entrar facilmente al mercado canadiense, sea por accion de su bajo arancel o por accion de la demanda por parte de las provincias.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.663
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0020.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.002

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.

Opus teacher head0.023
GPT teacher head0.228
Teacher spread0.204 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2013
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