Impact of digitalization of sales processes in retail stores (Santa Rosa – La Pampa, 2016-2021)
Bibliographic record
Abstract
Resumen: La presente investigación se centra en el análisis de la digitalización de los procesos de ventas de los últimos 5 años y su impacto en los comercios minoristas de distintos rubros de la ciudad de Santa Rosa.Dado que el ánimo de cualquier comerciante es el lucro y el aumento de sus ingresos, y considerando que aún no se han realizado investigaciones sobre el tema para el caso pampeano, el trabajo constituye un antecedente valioso ya que permite conocer tanto el impacto de la digitalización de las ventas en comercios santarroseños como qué herramientas de marketing digital existen para ofrecer los productos y cuáles son las más utilizadas por el resto de los comerciantes.Toda vez que el mundo tiende cada vez más a la virtualidad en muchos de sus aspectos, la existencia de herramientas tecnológicas disponibles y dables de ser aplicadas al ámbito comercial constituye una estrategia que, en caso de adoptarse, puede no solo impactar en las ventas, sino generar experiencias personalizadas y satisfactorias a los clientes.Se trata de una investigación de tipo descriptiva, en la cual se aplica una metodología mixta, tanto cualitativa como cuantitativa.
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 | 0.000 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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 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".