Identificación de las variables que intervienen en la percepción del consumidor de productos remanufacturados
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.
Bibliographic record
Abstract
En las ultimas decadas diversos paises como Estados Unidos,Canada, Mexico, Brasil, Alemania, Rusia, Japon, China yotros que se mencionan posteriormente, han continuadodesarrollandose en los sectores politicos, economicos,sociales y culturales. En este contexto las naciones tienencomo fin la busqueda del bienestar comun, la seguridad, lacompetitividad tecnologica, comercial y el desarrollosustentable. Actualmente vivimos en un mundo globalizadocon tendencias del tipo capitalista, donde se busca generarriqueza a traves de la transformacion de recursos, los cualesen su mayoria son finitos o solo renovables bajo ciertascondiciones, debido a esta problematica se han disenadootras alternativas de produccion tales como la remanufactura,donde se busca extender el ciclo de vida de los productos atraves de procesos de recuperacion, limpieza,reacondicionamiento e instalacion de componentes clavepara cumplir con la produccion necesaria para satisfacer lasnecesidades de la poblacion. Este tipo de practicas son mascomunes en paises desarrollados tales como Noruega,Australia, Suiza, Paises Bajos, Estados Unidos, Alemania,Nueva Zelanda, Canada, Singapur y Dinamarca dondeexisten los incentivos, tecnologias, conocimiento ydisposiciones apropiadas formando un contraste con lospaises emergentes como son Rusia, China, India, Mexico yBrasil donde las capacidades no estan del todo desarrolladas.En este articulo se pretende identificar cuales son lasvariables que intervienen en la percepcion del consumidor deproductos remanufacturados con el fin de comprender losimpedimentos o diferencias generadas para lograr adoptar unmodelo economico circular basado en operaciones deremanufactura.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it