Impacto de la utilización de un Framework como Laravel en el desarrollo de un sitio web para servicios de modificaciones corporales
Bibliographic record
Abstract
En el desarrollo de un producto de software, es necesario elegir el entorno y herramientas adecuadas en base a los requerimientos u objetivos finales del sistema. Para lo cual el desarrollador analiza todas las opciones de tecnología durante la etapa de análisis y diseño, y con esto poder explotar sus habilidades y aprendizaje al máximo. El presente trabajo de investigación describe la utilización de Laravel en el proceso de desarrollo de un sitio web de servicios de modificaciones corporales, para la gestión y promoción de los profesionales en el área, así como la disponibilidad de cursos especializados que abordan temas relacionados con las modificaciones corporales, lo que contribuye a fomentar la formación y actualización constante de expertos en esa área, al mismo tiempo proveer información al usuario sobre este tipo de temas. También se describe cómo es que la elección de herramientas tales como los Frameworks contribuyen a disminuir la incertidumbre y la resistencia en la implementación de tecnologías desconocidas o novedosas, al ofrecer una estructura de trabajo estandarizada y una amplia gama de herramientas integradas, lo que favorece el desarrollo de habilidades y la adopción proactiva de innovaciones tecnológicas en el equipo de desarrollo. Después del análisis de requerimientos se podrá tener una implementación con nuevas herramientas ya que es clave para el desarrollo de software, dando nuevas opciones de personalización y proporcionando la facilidad de codificación al desarrollador con el fin de lograr un mejor enfoque en los detalles del sitio 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 | 0.007 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".