Innovación tecnológica para pago de servicios básicos: incidencia en la economía de los habitantes de la ciudad de Quito Ecuador
Bibliographic record
Abstract
La investigación tiene como objetivo analizar el impacto económico de la innovación tecnológica en el pago de los servicios básicos en el Distrito Metropolitano de Quito (DMQ), mediante la realización de un estudio exploratorio descriptivo, que emplea como instrumento el cuestionario para la obtención de información primaria sobre la forma de pago de agua potable, energía eléctrica, telefonía, e Internet mediante un muestreo aleatorio; permitiendo el análisis estadístico en el programa SPSS, estimar en dólares el nivel de gasto familiar en la realización de pagos de servicios básicos en ventanilla que considera transporte para movilización y tiempo de espera, al igual que se ha podido estimar el nivel de ahorro de familias que realizan estos pagos en línea, con aplicativos móviles o mediante débito directo de cuentas o tarjetas de crédito.La investigación presenta sus implicaciones prácticas al evidenciar la necesidad de estimular a la población el uso de medios alternativos de pago de servicios básicos que afecten positivamente en la economía de los hogares como efecto de la disminución de la movilización, tiempo de espera, y transporte empleado en los pagos de ventanilla; de igual forma, aporta a la ciencia al evidenciar la necesidad de realizar estudios más complejos que muestren a la innovación desde un análisis de los entornos donde se aplican, caracterizando a sus usuarios.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".