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Record W4366966822 · doi:10.54198/innova10.06

Impacto de las exportaciones de ganado vacuno en la economía del departamento de córdoba con el tratado de libre comercio de los estados unidos

2022· article· es· W4366966822 on OpenAlexaff
Sebastián Andrés Sánchez Molina, Helmer Muños Hernández, Benjamín Castillo Osorio

Bibliographic record

VenueREVISTA INNOVA ITFIP · 2022
Typearticle
Languagees
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicBusiness, Innovation, and Economy
Canadian institutionsImpact
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

El Impacto de las exportaciones de ganado vacuno en el crecimiento económico del departamento de córdoba a partir de la entrada en régimen del tratado de libre comercio (TLC) con los estados unidos (EE.UU) es un proyecto de gran impacto debido a que contribuye con la búsqueda de estrategias que proyecten a futuro un mejoramiento en el sector ganadero y pecuario, por otra parte, se describe ¿cómo el sector de la ganadería es demandado por los Estados Unidos y cómo responde Colombia a la demanda de exportaciones que éste realiza?, de tal manera que se logre comparar cuales son las condiciones de competitividad del departamento de Córdoba con relación a las importaciones que realizan con los Estados Unidos y que además permita determinar, si son más las exportaciones o las importaciones que se realizan en el sector pecuario del país, y de qué manera cómo este sector beneficia o perjudica al producto interno bruto (PIB) y desde que perspectivas beneficia a los grandes, medianos y pequeños productores de ganado vacuno, tanto en el departamento de córdoba como en el país. Teniendo en cuenta, que la ganadería es un sector apalancado para la economía del país, el cual hace un aporte porcentual importante en términos económicos, de empleo entre otros que tienen altas expectativas de cara a la exportación, y que presentan un amplio prospecto social ante la coyuntura que se presenta, ya que el avance significativo en este sector influye en cada uno de los procesos que se llevan a cabo para ejecutar acciones y mejorar los procesos que se presentan en la producción y exportación de cada uno de los aspectos relevantes en el sector pecuario y/o ganadero de la región y el país; dando a conocer los grandes avances que se generan a nivel nacional en todo el sector ganadero en términos tecnológicos, sociales, culturales y estructurales entre otros que contribuyen de cierta forma a la economía de Colombia.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.303
Threshold uncertainty score0.603

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0140.001

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.

Opus teacher head0.021
GPT teacher head0.257
Teacher spread0.236 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2022
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