Capítulo 01. El Impacto del Marketing Digital como herramienta de publicidad en las ventas de las MYPES.
Bibliographic record
Abstract
La idea central o hipótesis consideradaDe acuerdo con Chaguay Luis et al., (2020) en conjunto con Nicolás Catalina y Rubio Baño, (2020) la pandemia además de traer consigo desempleos, inestabilidad económica dio pauta a nuevos surgimientos de Micro y Pequeñas Empresas (Mypes) como método de una reactivación económica en los países, sumando a esto las oportunidades de cambios tecnológicos en el mundo por las condiciones sanitarias y como es que se debía reducir lo mayor posible el contacto entre personas (Carbajo Laura, 2020).Meredith E y James A, (2021) mencionan que los teléfonos inteligentes (Smartphones) se convirtieron en los dispositivos de uso relevante durante pandemia que permitía a la gente permanecer más conectada.Bolatti, Micaela, (2022) menciona que los hábitos de consumo se vieron impactados de manera relevante en tiempos de pandemia, impulsando el tráfico de consumidores hacia los medios digitales, concentrándose en redes sociales y por ende a las plataformas de comercio electrónico, por lo que la publicidad con mayor impacto en el cliente se ubicaba en el mundo digital, por lo tanto, la hipótesis considerada que se busca evaluar a lo largo del trabajo de estudio y experimento realizar se define de la siguiente manera: El marketing digital como herramienta de publicidad tiene una correlación positiva con las ventas de las MYPES de Matamoros, Tamaulipas.
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 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.119 | 0.040 |
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".