Estrategias de Mejora en Destilería Montreal: Un Enfoque QFD para el Posicionamiento Competitivo en Bebidas Alcohólicas
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
El análisis de calidad en cualquier área tiene como objetivo identificar las características fundamentales tanto para productores como para consumidores, permitiendo una evaluación integral del proceso de elaboración. El proceso de elaborar artesanalmente el licor está muy ligado al control de calidad, ya que desde la primera etapa se debe tener estándares de control que garanticen la misma, al ser un producto de consumo y también por ser necesarios para obtener los permisos de su comercialización. En la ciudad de Cuenca-Ecuador este es un mercado que se encuentra en crecimiento, y cada vez aporta más dentro de este mercado con licores artesanales e industrializados. En la investigación, el Producto Licor de Capulí es su insignia y posee una alta proyección en el mercado. Para el análisis, se aplicó la metodología de la Casa de la Calidad dentro del marco del Quality Function Deployment (QFD), lo que permitió identificar las características de calidad esenciales según expertos en licores, siendo: aroma, grado alcohólico, color, precio y densidad. Variables sobre las cuales, emprendimiento estudiado resulta presentar una menor calidad respecto a sus competidores, sobre lo cual se establecen recomendaciones para su mejora.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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 it