Proyecto de exportación de desechos electrónicos de la empresa Reciclametal ubicada en Quito-Ecuador para mejorar la rentabilidad hacia el país Canadá ciudad Ottawa periodo 2015
Bibliographic record
Abstract
El presente trabajo de titulacion, tiene por objetivo realizar un proyecto de la exportacion de desechos electronicos de la empresa Reciclametal para mejorar la rentabilidad, hacia el pais Canada a partir de su recoleccion en la ciudad de Quito, a fin de llegar a los mercados internacionales de mayor consumo como lo es la ciudad de destino, OTAWA. Dando a conocer cuya propuesta es indagar nuevos mercados al cual podamos hacer llegar nuestro producto e incrementar plazas de trabajo dentro de la empresa y al mismo tiempo dentro del pais. Para lo cual, es necesario establecer el metodo empleado para el desarrollo de esta investigacion, el mismo que es el metodo inductivo, basado en herramientas como fichas y documentos electronicos. De igual forma la manera en la que se contemplaron estudios correspondientes a la proyeccion de la demanda, analisis financiero mediante varios indicadores, por otro lado, se realizo un analisis tecnico de la recoleccion, para determinar como va hacer realizada la exportacion. Teniendo como resultado el decretar la infraestructura optima de la empresa, analisis de la industria, asi como tambien un estudio del mercado objetivo, con la finalidad de determinar la viabilidad economica, legal y productiva. Tomando en cuanta os resultados del Valor Actual Neto siendo este $ 1022576,86 con una Tasa Interna de Retorno de 57%. Contando con un capital de trabajo de $ 321070,68. Se recomienda generar una diferente e innovadora opcion de negocio para los inversionistas, en una industria que actualmente se encuentra en etapa de crecimiento, lo que, a su vez nos permitira generar nuevas fuentes de empleo.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".