Estudio sobre modelos de clúster automotriz en la zona andina transfronteriza de Ecuador-Colombia
Bibliographic record
Abstract
El desarrollo del tema presentado en este artículo centra su objetivo principal en identificar el interés de asociatividad de los principales actores en la propuesta de un modelo de Clúster Automotriz en la Zona Andina Transfronteriza de Ecuador-Colombia, contribuyendo como una alternativa al desarrollo económico social en esta región transandina, con la articulación de la provincia del Carchi al norte de Ecuador y la subregión exprovincia de Obando al sur del Departamento de Nariño en Colombia. Para ello, se emplea una metodología de investigación no experimental, transversal y descriptiva. En este sentido, se describe un entorno socioeconómico en el que existe una dinámica de desarrollo local en la productividad de maneracompleja dado que se evidencia una interrelación en el ámbito comercial que permite comprender dicho desarrollo sobre la base de la teoría de sistemas en el diseño de un modelo de organización empresarial que facilite la interacción dinámica de los actores regionales desde un enfoque complejo en las ciencias económicas. En este orden de análisis, se espera que los resultados positivos, de los datos derivados sobre los procesos estadísticos y de prospectiva contribuyan a validar el diseño de un modelo de simulación basado en dinámica de sistemas con el programa de computación Vensim PLE x32 V.7, 2a. Esto permitirá conocer el impacto de un Clúster automotriz como alternativa de desarrollo en la región. En conclusión, se considera que un modelo único de Clúster automotriz como alternativa de desarrollo en esta zona transandina será de gran utilidad para el desarrollo productivo.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".