Tendencias del traslado de actividades en las manufactureras en Puerto Rico y el título de propiedad sobre la planta física, 2005-2011
Bibliographic record
Abstract
Este artículo presenta las tendencias de cierre por traslado de actividades de las manufactureras en Puerto Rico y su relación con los incentivos del gobierno para el establecimiento de plantas manufactureras en edificios con titulo de propiedad gubernamental. Esta investigación comprende el periodo de 2005 al 2011. Los datos utilizados fueron obtenidos de los informes estadísticos de cese de las empresas manufactureras de la Administración de Desarrollo Laboral del Departamento de Trabajo de Puerto Rico y los datos de titulo de propiedad sobre la planta física fueron obtenidos de los informes estadísticos y de los expedientes de arrendamiento de la Compañía de Fomento Industrial de Puerto Rico. Los datos indican que en los últimos años los traslados de actividades se aumentan a diferentes países, algunos que usan intensivamente la mano de obra (ej. México y Republica Dominicana) y a otros países con mayor intensidad tecnológica (ej. Singapur y Canadá). Además, los traslados de actividades de las multinacionales tienen implicación en la re-evaluación de la estrategia de incentivos para el desarrollo económico de la Isla. Más del 50% de las empresas que han hecho traslado/cierre de operaciones tenían incentivos de planta física. Esto implica que las estrategias que incluyen incentivos sobre arrendamiento de plantas físicas no son suficientes para retener las manufactureras localizadas en Puerto Rico.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".