Plan exportador de panela pulverizada de trapiche dulce caña a Toronto-Canadá desde el municipio de Puerto Tejada (Departamento del Cauca).
Bibliographic record
Abstract
El mercado en el que la empresa Trapiche Dulce Caña, desea incursionar mediante un Plan de exportación de panela desde el Municipio de Puerto Tejada (Departamento del Cauca), es el de Toronto (Canadá), por ser muy activo y a través de él se surten los pequeños comerciantes. Aprovechando para ello el TLC entre Colombia y Canadá en donde este producto (la panela en cualquier presentación) no tiene ningún tipo de arancel (es decir este es cero(0)), y el producto colombiano es muy apetecido, además se debe sacar provecho al incremento que ha venido teniendo el intercambio entre los dos países. Ya han pasado casi cuatro años de la entrada en vigencia del TLC con Canadá, y si bien las cifras desde el punto de vista de Colombia están por debajo de las expectativas iniciales, lo cierto es que la relación entre los dos países se ha mejorado. Duarte (2015), afirma: Hay una presencia más profunda de los canadienses en Colombia, con inversiones e interés en sectores como infraestructura, financiero, mineroenergético, entre otros. Han elegido a Colombia para su plan global de comercio y somos uno de los países en los cuales Canadá ha centrado su cooperación, apoyo empresarial y facilitación del comercio. (como es citado en Reyes, 2015, p. 8). El comercio bilateral de mercancías entre Canadá y Colombia ascendió a un total de 1,800 millones de dólares canadienses en 2014, lo que convierte a Colombia en el sexto socio de comercio bilateral más importante de América Latina y el Caribe (excluido México). Colombia fue el tercer destino más importante para las exportaciones de mercancías canadienses en esta región, con un total de mercancías canadienses exportadas de 920.67 millones de dólares canadienses en 2014. Las importaciones a Canadá de mercancías procedentes de Colombia ascendieron a 891.59 millones de dólares canadienses en 2014. Gobierno de Canadá, Colombia gc.ca (2015). (como es citado en Reyes, 2015, p. 8). Canadá, cuenta con una población de 36 251 792. (El Departamento de Asuntos Económicos y Sociales de las Naciones Unidas, 27,04,2016). Aunque para, Statics Canada (2016), la población estimada en enero del 2016, es de 36,048,521habitantes. En cuanto a la región de Ontario, esta cuenta con una población aproximadamente 13 millones de habitantes. Las 3 ciudades màs grandes en Ontario según la populación son Toronto con aproximadamente 2615060, Ottawa con aproximadamente 883391 y Mississauga con aproximadamente 706000 habitantes. (Ferias en Ontario mayo 2016, Canadá [ http://www.feriasinfo.es/Ferias-Ontario-R331-T2-S1.html ].
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 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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".