Factores de Impacto que Influyen en el Posicionamiento Web para el Criterio de búsqueda en Google sobre Firmas Jurídicas en la ciudad de Toronto - Canadá
Bibliographic record
Abstract
Buscar información en Google se ha convertido en una actividad común en la vida cotidiana de los usuarios o consumidores. El propósito de esta investigación es estudiar los factores que inciden en el posicionamiento web de Google en Toronto. Para entender la importancia de los factores que inciden en el posicionamiento de un negocio en la web se analizó los tres resultados que aparecen en Google cuando se tiene un criterio de búsqueda a nivel local. En esta investigación se analiza la localidad de Toronto y con la palabra clave “personal injury lawyer Toronto”, (abogado para accidentes y lesiones personales en Toronto). Se utilizó una metodología cualitativa para analizar elementos específicos de los tres perfiles de negocio de Google posicionados por la palabra clave que aparecen en la primera página de búsqueda de Google. Se utilizó la escala de Likert con una valoración del 1 al 5 para analizar la relevancia, la distancia y la prominencia de las firmas, factores que Google recomienda para tener un mejor posicionamiento web local. En conclusión, la interpretación estadística de los resultados señaló que los estudios jurídicos posicionados son: Neinstein, Diamond & Diamond y Preszler. Segundo, se identificó exhaustivamente los factores prominencia, distancia y relevancia para cada firma. Finalmente, la distancia, relevancia y prominencia son factores que no trabajan aisladamente sino en conjunto influyen positivamente en el posicionamiento web.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".