Implementación de mejoras internas en la gestión comercial de Metis Gaia 2014-2017
Bibliographic record
Abstract
El presente documento se ha realizado a partir de la experiencia profesional desarrollada entre los años 2014 y 2017 en la empresa consultora Metis Gaia S.A.C., firma peruana especializada en estudios socioeconómicos y gestión pública fundada el año 2008. A partir de la identificación de la problemática del área comercial de la empresa, se desarrolló una propuesta de proyecto de mejora interna con tres objetivos alineados a la problemática identificada: i) fortalecer la experiencia de la firma y del equipo para participar en más concursos; ii) mejorar la gestión operativa en la preparación de propuestas y iii) desarrollar una adecuada estrategia de precio para competir en los concursos. Con estos lineamientos, se realizó diseño del proyecto partiendo por una identificación de alternativas de solución para cada uno de los tres objetivos específicos. Posteriormente se realizó una selección de las alternativas, considerando las principales características de las estrategias planteadas como: actividades, costos aproximados, valoración cualitativa de la factibilidad de su implementación, ventajas y desventajas. Seguidamente, se organizó un proyecto y se procedió con la evaluación financiera del mismo para para determinar su viabilidad mediante el método de método de descuento de flujos de caja utilizando las herramientas VAN y TIR equivalentes a S/. 347 342.88 y 36.59%, respectivamente. Resultados positivos, considerando que el costo de oportunidad del inversionista (COK) equivale al 12.29%.
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 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 | 0.012 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".