Capítulo 4. Fintech para mipymes: capacitación CODi como herramienta de pago y cobro.
Bibliographic record
Abstract
El presente trabajo de investigación busca la identificación del impacto que puede llegar a tener un programa de capacitación para micro, pequeñas y medianas empresas en la ciudad de Veracruz en el tema de Finanzas Tecnológicas (Fintech), para el uso de la aplicación CoDi.De acuerdo un estudio realizado por el Senado de la República en el 2022, la pandemia por Covid 19, el confinamiento y el temor al contacto físico por el miedo al contagio, ha impulsado el mercado de Fintech en el uso de internet y transacciones electrónicas en empresarios.Es por ello que el uso de esta herramienta puede ayudar a incrementar el mercado de clientes de las empresas dentro de la ciudad.La muestra para analizar está conformada por las empresas que se encuentran en la colonia Formando Hogar de la ciudad de Veracruz, teniendo como punto de referencia al Instituto Tecnológico de Veracruz.En cuanto a los instrumentos utilizados para la obtención de datos, se hace uso de encuestas estructuradas aplicadas a los empresarios de la zona indicada; para el Método de Investigación, se basó en el análisis descriptivo comparativo, con un diseño no experimental, utilizando un muestreo no probabilístico.Los resultados obtenidos reflejan una relación positiva entre la capacitación de empresarios de MiPyMEs y el aumento de la confianza en el uso de herramientas de finanzas tecnológicas.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.103 | 0.030 |
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".