Identificación de áreas de oportunidad en el sector ambiental de América Latina y el Caribe. Casos exitosos de colaboración entre industrias para formular alianzas
Bibliographic record
Abstract
La Organizacion para la Cooperacion y el Desarrollo Economico (OCDE) define a la industria de bienes y servicios como aquella industria que produce bienes y servicios para medir, prevenir, limitar, minimizar o corregir el dano ambiental al agua, aire y suelo, asi como los problemas relacionados a residuos, ruidos y ecosistemas. Esto incluye tecnologias mas limpias, productos y servicios que reducen el riesgo ambiental y minimizan la contaminacion y el uso de los recursos. Sin embargo, al analizar las empresas ambientales de Colombia, Chile y Mexico, se observa que en general no operan bajo esta definicion. Las empresas por si mismas tienden a auto clasificarse dentro o fuera de este mercado. Los bienes y servicios no se encuentran claramente especificados en los registros de importaciones y exportaciones de los paises, debido a que no existen codigos 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 unificacion, lo que dificulta cualquier analisis y crea controversias. Este estudio se enmarca en la linea de identificacion de oportunidades en el sector ambiental de America Latina y el Caribe cuyo objetivo es contribuir al desarrollo de un sector economico que pueda asegurar los beneficios de las oportunidades de un mercado de bienes y servicios en expansion, y satisfacer una demanda creciente en el sector de proteccion ambiental, particularmente a traves de alianzas o ventures. Se analizan experiencias de colaboracion o alianzas entre Pyme al nivel internacional, particularmente relevantes y exitosas, que sirvan de modelo a ser replicado en paises latinoamericanos. Tambien se procede a una identificacion de industrias proveedoras de bienes y servicios internacionales mas idoneas para formar alianzas (partnerships o joint ventures) con Pyme latinoamericanas. Las alianzas publico-privadas analizadas son: Programa Alianzas de Negocio UNIDO, ECOPROFIT, Alianzas Ambientales Chile-Suecia, Programa PPP de GTZ, Proyecto de Transferencia de Tecnologia Quebec-Chile y mas de 190 alianzas privadas-privadas entre empresas en Mexico, Chile y Colombia. El estudio identifico que los esquemas de alianzas publico-privadas mas exitosos, de acuerdo al logro de objetivos, cumplimiento de productos comprometidos, y cumplimiento de metas, a traves 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 evaluacion de resultados economicos, tanto en el nivel de las empresas como del pais y la organizacion promotora de la alianza. La consideracion de las alianzas como un proceso en el tiempo, en el que interactuan diferentes actores que obtienen logros y aprenden de fracasos se pierde. Es decir, el proceso de aprendizaje, construccion de redes y generacion 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.
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 | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| 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".