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El liderazgo en la producción automotriz mundial: Una historia de cambio en los 130 años de existencia de la industria.

2020· article· es· W3093086006 on OpenAlexvenueno aff
Giovanny Javier Alarcón Parra, Xavier Centeno Parra, Oswaldo Villacrés Cáceres, Andrea Margarita Garrido Patrel

Bibliographic record

VenueConcienciaDigital · 2020
Typearticle
Languagees
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicBusiness, Innovation, and Economy
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

El presente trabajo tiene como propósito contribuir al conocimiento de la historia y evolución de la industria automotriz mundial, los diferentes actores y sucesos que permitieron posicionar en el liderazgo del sector a distintos países y sus marcas. Desde Karl Benz comercializando las primeras unidades a finales del siglo XIX, pasando por la puesta en marcha de la producción en serie de Ford, que elevó exponencialmente la producción de los vehículos estadounidenses en favor del país norteamericano empezando el siglo XX e iniciando junto a otros productores una etapa de más de medio siglo de predominio en la producción y exportaciones a nivel global; a la industria automotriz asiática de la post segunda guerra mundial que tuvo en Japón su principal exponente y con la capacidad de competir y disputar el primer lugar de la producción y ventas para lograrlo en el 2008; y finalizando con la irrupción de la industria automotriz china que aplicando distintas estrategias le ubicaron como la primera potencia en producción y comercialización hacia la segunda década del siglo XXI. Hacia el final se analiza como de manera análoga el mercado automotriz ecuatoriano manifiesta el mismo comportamiento de la industria a nivel mundial replicando las tendencias. Con un vasto análisis de fuentes especializadas, publicaciones y considerando una amplia documentación bibliográfica; este documento aporta al conocimiento y comprensión de la evolución de uno de los sectores económicos más importantes, dinámicos e influyentes de la actualidad, y como las distintas crisis y guerras ocurridas en el siglo anterior modificaron las tendencias de producción y venta de vehículos.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.352
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.001

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.

Opus teacher head0.025
GPT teacher head0.248
Teacher spread0.223 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2020
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