Evaluación económica de la hacienda Pucate
Bibliographic record
Abstract
Esta evaluación se realizó en la Hacienda “Pucate” ubicada en el sector del mismo nombre perteneciente al cantón Chambo, provincia de Chimborazo, en este trabajo se ejecutó la evaluación económica de esta instalación; los costos totales para la producción de leche en la hacienda fueron de $178968,28 dólares; los costos variables representaron 75,78 % de la inversión ($ 135623,71), mientras tanto que 18,01 % es representado por los costos fijos ($ 32236,05) y la depreciación de bienes represento el 6,21 % siendo ($11108,52), la producción lechera promedio por mes nos reportó 37039,24 litros con un promedio de 87 animales en producción, tomando en cuenta los costos fijos, costos variables y depreciación de bienes se determinó que el costo por litro de leche producido es de $ 0,41 centavos y de acuerdo a los registros en ese periodo se comercializó a $ 0,52 centavos obteniendo una utilidad por litro de $ 0,11 centavos; los resultados indicaron que la eficiencia económica del ejercicio fiscal del año 2017, tomando en cuento el basado en el estudio de los índices de los elementos productivos, decretaron que la hacienda se encuentra con relación beneficio/costo de 1,31; que es conveniente, más aun si estamos conscientes que el sector lechero en el país sufre una gran crisis, que está a punto de colapsar este importante sector de la economía dejando un resultado socioeconómico de negativo impacto.
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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".