El comercio electrónico en la región del Austro, como dinámica de la productividad
Bibliographic record
Abstract
El comercio electrónico es una actividad que ha permitido realizar transacciones de compra y venta de servicios de forma rápida y eficaz. La investigación pretende conocer la perspectiva del consumidor en cuanto a las transacciones comerciales bajo redes sociales y plataformas de venta, proporcionar datos interesantes sobre la evolución del comercio electrónico en la región de Austro, y los alcances de esta nueva forma de hacer negocios. Por consiguiente, fue conveniente ver de qué manera se desarrolla el entorno del comercio electrónico a través de proveedores, clientes, herramientas tecnológicas, desarrollo de soluciones y todos los elementos que permitieron que este tipo de actividad en el estado de emergencia sanitaria, haya tomado impulso en la zona, especialmente en estos últimos seis meses. Los objetivos de la investigación, fueron conocer la oferta de bienes o servicios en el mercado, indagar el consumo o la utilización a través de plataformas digitales para las compras online, analizar los principales productos y/o servicios adquiridos por internet, conocer las pautas de seguridad, determinar los rangos por edades que compraron mediante el internet, y conocer sobre la calificación de las compras online, que han permitido mantenerse o denotar un crecimiento de muchos emprendimientos y negocios a nivel local, regional, nacional e internacional, ayudando de forma importante a mejorar su rentabilidad, en vista de que esta forma de vender y comprar optimiza sus costos y gastos, modificando sus modelos de negocios e induciendo a sus clientes a cambiar sus hábitos de consumo. La presente investigación procura identificar y analizar los factores que fortalecen o limitan el desarrollo del comercio electrónico en las ciudades de Azogues y Cuenca, y su importancia en el desarrollo de las relaciones comerciales en la zona 6.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.002 |
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".