Costos pegajosos (sticky costs) en empresas españolas: un estudio empírico
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Entender cómo y por qué cambia el nivel de costos es fundamental para administrar eficientemente una organización. Tradicionalmente, los costos se dividen en fijos y variables, según varíen o no con respecto al nivel de actividad. Sin embargo, los estudios empíricos más recientes muestran evidencia de costos “pegajosos” (sticky costs) porque su respuesta es más fuerte cuando el nivel de actividad incrementa que cuando dicho nivel disminuye. Este artículo comprueba que los costos pegajosos se observan en empresas españolas en el periodo 2005-2007 y que su magnitud es comparable a la documentada en estudios anteriores. Este mismo estudio puede ser replicado en otros contextos internacionales siempre y cuando se disponga de bases de datos completas y públicamente disponibles, lo que representa una interesante línea de investigación.<br /><br />
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.008 |
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 it