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Record W4391340256 · doi:10.21142/tb.2023.3043

Plan de negocio para la exportación de licor de mango al mercado de Toronto – Canadá 2024

2023· dissertation· es· W4391340256 on OpenAlexaffabout
Jhohann Isidro Cruz Alania

Bibliographic record

VenueUniversidad Científica del Sur · 2023
Typedissertation
Languagees
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicBusiness, Innovation, and Economy
Canadian institutionsInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesGeographyPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

El presente proyecto consiste en la producción de Licor a base de mango peruano que tiene como destino incursionar en el mercado de Toronto – Canadá, el cual se realiza por la empresa Agroindustrias del Norte Exportador (Agronortex SAC). Agronortex SAC viene hacer una empresa agroindustrial dedicada a la producción y exportación de Licores a base de mango peruano de calidad, licores elaborados con insumos naturales sin conservantes, velando así por la salud de los consumidores, el producto es de sabor exquisito para la degustación como aperitivo y después de cada comida, se caracteriza principalmente por ser una bebida antioxidante que regula el sistema digestivo del consumidor. La región Piura es considerada la primera región de productores y exportadores de mango en sus distintas variedades, posee una gran capacidad de producción por hectáreas es así que nuestra empresa establecerá su planta de producción en el distrito de Chulucanas, distrito en crecimiento productivo de mango en los últimos años. De la misma manera se da prioridad de contar con mano de obra directa de la misma zona de producción. Dentro de todo el análisis se detalla y estudia la situación actual del mercado de Toronto Canadá, cuestiones políticas, económicas, sociales y culturales que ayudan a determinar la aceptación del producto. Así mismo se hace un análisis interno de la compañía, se expone todo el plan de negocio y se busca la viabilidad y factibilidad del proyecto. El principal objetivo de la empresa es alcanzar una buena participación de mercado en el primer año, lograr un buen margen de utilidad y posterior a ello incursionar en nuevos mercados emergentes. En efecto, el resultado nos muestra un proyecto viable y factible con un VAN de S/1.511.677 soles y un TIR de 29%.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.212
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.028
GPT teacher head0.231
Teacher spread0.204 · 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 teacher head, not a consensus.

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
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