Motivos, Factores de Éxito y Barreras en el Emprendimiento en las PYMES en México
Bibliographic record
Abstract
Las PYMES son una parte importante de la economía de México en términos de creación de empleo y del producto interno bruto (PIB). Por lo tanto, es esencial comprender mejor cómo se crean y desarrollan las PYME para construir una economía más fuerte. El objetivo de este estudio fue determinar las motivaciones de los emprendedores mexicanos, los factores de éxito que valoran y los obstáculos que enfrentan. Para lograr esto, esta investigación identificó y analizó los motivos emprendedores, los factores de éxito y los obstáculos experimentados por una muestra de 278 emprendedores en el México urbano. Los resultados muestran que los emprendedores en México están motivados principalmente por objetivos económicos, ya que cuatro de los seis objetivos principales identificados por los propietarios de empresas eran extrínsecos. En términos de factores de éxito, los empresarios mexicanos prefieren aquellos relacionados con las características personales y del producto/servicio, mientras que las dificultades relacionadas con encontrar personal confiable, así como las debilidades del entorno económico mexicano, fueron los principales obstáculos por parte de los encuestados.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".