Chocolate Pacari: Preservando la biodiversidad, viviendo sin remordimientos
Bibliographic record
Abstract
Learning outcomes 1. Entender los desafíos contextuales que enfrenta una empresa de mercado emergente, y qué se debe hacer para superarlos. 2. Entender el rol de una empresa a la hora de desarrollar una competencia nacional en la industria de los productos agrícolas. 3. Demostrar la creación de “valor compartido” y examinar cómo la misión social de una compañía puede reforzar y sostener las actividades que generan valor económico. 4. Generar y evaluar opciones para desarrollar mercados internacionales cuando una empresa tiene recursos limitados para invertir en actividades de mercadeo. Case overview/synopsis Pacari Chocolate es la marca insignia de SKS Farms CIA Ltda., ubicada en Quito Ecuador. La compañía se especializa en producir chocolate orgánico que vende en Ecuador y exporta a otros mercados de Latinoamérica, Europa y Norteamérica. La compañía inició operaciones en 2002, fundada por Carla Barbotó y su esposo Santiago Peralta. Carla es la Directora de SKS y Santiago es el Gerente General. El caso se desarrolla justo después de que Santiago negoció un trato para suplir a Emirates Airlines con minibarras de chocolate para los pasajeros de la aerolínea. Santiago se encuentra emocionado por este nuevo trato, que proporcionará una corriente de ingresos nueva, mejorará la imagen de la marca, y potencialmente creará nuevos clientes. Carla y Santiago buscan la excelencia de sus productos, como lo evidencian más de 160 premios, muchos de estos reconocidos a nivel global. Sin embargo, su misión también es sumamente social, pues buscan mejorar las vidas de los agricultores andinos, de los pueblos indígenas y de la sociedad ecuatoriana en general. El autor principal emplea este caso en un curso sobre enfoques innovadores para aprovechar oportunidades en mercados emergentes, en los cuales el valor compartido (social + económico) y la creación de industrias nacionales fuertes son resultados clave, que se deben abordar mediante estrategias de emprendimiento mercantiles y no mercantiles. Complexity academic level de licenciatura, maestría. Supplementary materials Teaching Notes are available for educators only. Please contact your library to gain login details or email support@emeraldinsight.com to request teaching notes. Subject code CSS 3: Entrepreneurship. Supplementary materials Hay varios videos en Youtube que se pueden usar para complementar este caso: Pacari Chocolates Reino Unido por Fair Business Alliance: www.youtube.com/watch?v=_yH_aKyQiwU&t=2s En este video en inglés, de cinco minutos, Santiago Peralta discute el cultivo de cacao y la producción de chocolate en Ecuador, discute los productos de Pacari y los sabores de “fino de aroma” propios de sus productos. El video incluye imágenes de todo el proceso de producción del chocolate, incluyendo el cultivo y cosecha del cacao y la producción de chocolate en las instalaciones de SKS Farm. Hay una variedad de videos en español, incluyendo: Pacari Chocolates Ecuador: www.youtube.com/watch?v=eK_Do0tnZJc Chocolate con una misión: Carla Barboto y Santiago Peralta (TEDx Talks, Quito): www.youtube.com/watch?v=-W3BdtHjbKs&t=199s Es posible que los instructores quieran usar imágenes de la presentación de mercadeo de Pacari, que está en ESTAS DIAPOSITIVAS.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.003 |
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".