Gestión de inventarios en microempresas del sector farmacéutico, Colombia
Bibliographic record
Abstract
El inadecuado manejo de los inventarios afecta el crecimiento económico de las empresas del sector farmacéutico, reflejándose en una toma de decisiones alejada de las necesidades reales en este sector empresarial. El presente artículo de investigación pretendió identificar elementos de la gestión actual de inventarios en microempresas del sector farmacéutico del Tolima, Colombia, permitiendo establecer medidas que faciliten un proceso de gestión partiendo de la necesidad o problemática que originan las prácticas empíricas de sus administradores. Este estudio se trabajó a partir de un enfoque cualitativo explicativo y un método inductivo para analizar las particularidades en el manejo de inventarios estableciendo parámetros de control necesarios en el manejo de los inventarios. Como muestra se tomaron 286 microempresas del sector farmacéutico del Tolima, registradas en cámara de comercio. Como resultados de la investigación se encuentran en primer lugar, un diagnóstico que permitió determinar los factores que deben ser optimizados dentro de los procesos empresariales y finalmente, el desarrollo de la propuesta de control de inventarios, basado en la combinación de los modelos japoneses Just Time y 5S. Se tienen en cuenta los hallazgos encontrados en el control y manejo de inventarios por parte de sector empresarial.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".