Impacto de volatilidad del tipo de cambio del dólar en las monedas de países latinoamericanos
Bibliographic record
Abstract
El objetivo del presente estudio fue determinar el impacto de la volatilidad del tipo de cambio del dólar frente a las monedas de los países latinoamericanos, tomando como casos de estudio las situaciones en Perú, Chile, Colombia y Brasil. El estudio fue de tipo observacional, descriptivo, transversal y no experimental. El periodo el cual se tomó en cuenta principalmente para el presente análisis, fue el primer y segundo trimestre del año 2021, por lo que el estudio realizado se determinó por medio de los datos existentes dentro del plazo mencionado. Se analizaron las razones del por qué el tipo de cambio del dólar impacta en la economía de los países y las situaciones actuales que afectan la volatilidad de la moneda estadounidense fuera de sus fronteras. Los resultados demostraron que el alza del dólar tiene una implicancia en la moneda de los países estudiados, la cual se refleja en un incremento del precio de los productos importados a causa de la devaluación de la moneda local frente al dólar, debido, principalmente, a las incertidumbres políticas y en base a la pandemia Covid-19, que estos países presentan.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".