DESARROLLO DE ESTRATEGIAS EMPRESARIALES SOSTENIBLES CON EL USO DE TECNOLOGÍAS EMERGENTES
Bibliographic record
Abstract
Este estudio analiza el desarrollo de estrategias empresariales sostenibles mediante el uso de tecnologías emergentes. Para ello se empleó la revisión de literatura, análisis de datos, revisión de casos de estudio, análisis de tendencias y síntesis de resultados. Entre sus resultados se identificó un creciente reconocimiento de las tecnologías emergentes como motores de sostenibilidad empresarial, con ejemplos destacados como Tesla y Google. Según una encuesta de TechInsights, el 54% de las empresas encuestadas creen que las tecnologías emergentes pueden desempeñar un papel vital en el avance de su progreso hacia la sostenibilidad, mientras que un 41% adicional considera que estas tecnologías tienen un potencial positivo. Por esta razón la adopción de estas tecnologías se presenta como una estrategia clave para mejorar la eficiencia operativa, diferenciarse en el mercado y cumplir con regulaciones ambientales. De este modo, se concluye el potencial de las tecnologías para impulsar la sostenibilidad empresarial y sugiere que su adopción efectiva puede conducir a beneficios económicos, sociales y ambientales significativos.
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 | 0.009 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.002 |
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".