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Record W3125162613

Identificación de áreas de oportunidad en el sector ambiental de América Latina y el Caribe. Casos exitosos de colaboración entre industrias para formular alianzas

2005· article· es· W3125162613 on OpenAlex
Ana María Ruz, Hernán Mladinic

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

VenueMedio Ambiente y Desarrollo · 2005
Typearticle
Languagees
FieldSocial Sciences
TopicHigher Education and Sustainability
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceGeographyPhilosophy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE) define a la industria de bienes y servicios ambientales como aquella industria que produce bienes y servicios para medir, prevenir, limitar, minimizar o corregir el daño ambiental al agua, aire y suelo, así como los problemas relacionados a residuos, ruidos y ecosistemas. Esto incluye tecnologías más limpias, productos y servicios que reducen el riesgo ambiental y minimizan la contaminación y el uso de los recursos". Sin embargo, al analizar las empresas "ambientales" de Colombia, Chile y México, se observa que en general no operan bajo esta definición. Las empresas por sí mismas tienden a auto clasificarse dentro o fuera de este mercado. Los bienes y servicios ambientales no se encuentran claramente especificados en los registros de importaciones y exportaciones de los países, debido a que no existen códigos armonizados para una amplia gama de bienes y servicios ambientales. De hecho existen diferentes clasificaciones en el mundo desarrollado que se encuentran en proceso de unificación, lo que dificulta cualquier análisis y crea controversias. Este estudio se enmarca en la línea de identificación de oportunidades en el sector ambiental de América Latina y el Caribe cuyo objetivo es contribuir al desarrollo de un sector económico que pueda asegurar los beneficios de las oportunidades de un mercado de bienes y servicios ambientales en expansión, y satisfacer una demanda creciente en el sector de protección ambiental, particularmente a través de alianzas o joint ventures. Se analizan experiencias de colaboración o alianzas entre Pyme al nivel internacional, particularmente relevantes y exitosas, que sirvan de modelo a ser replicado en países latinoamericanos. También se procede a una identificación de industrias proveedoras de bienes y servicios ambientales internacionales más idóneas para formar alianzas ("partnerships" o "joint ventures") con Pyme latinoamericanas. Las alianzas "público-privadas" analizadas son: Programa Alianzas de Negocio UNIDO, ECOPROFIT, Alianzas Ambientales Chile-Suecia, Programa PPP de GTZ, Proyecto de Transferencia de Tecnología Quebec-Chile y más de 190 alianzas "privadas-privadas" entre empresas en México, Chile y Colombia. El estudio identificó que los esquemas de alianzas "público-privadas" más exitosos, de acuerdo al logro de objetivos, cumplimiento de productos comprometidos, y cumplimiento de metas, a través de indicadores cualitativos y/o cuantitativos, fueron: el Programa Alianzas de Negocio UNIDO y ECOPROFIT. Sin embargo, se observa en general falta de objetivos claros y de una evaluación de resultados económicos, tanto en el nivel de las empresas como del país y la organización promotora de la alianza. La consideración de las alianzas como un proceso en el tiempo, en el que interactúan diferentes actores que obtienen logros y aprenden de fracasos se pierde. Es decir, el proceso de aprendizaje, construcción de redes y generación del conocimiento no es adecuadamente valorado ni retenido por las organizaciones."

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.

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)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.444
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.022
GPT teacher head0.356
Teacher spread0.333 · 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