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Record W6982346886

Implementación de mejoras internas en la gestión comercial de Metis Gaia 2014-2017

2020· article· es· W6982346886 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePortal de Revistas PUCP (N/A) · 2020
Typearticle
Languagees
FieldEnvironmental Science
TopicAmerican Environmental and Regional History
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEconomic analysisCost analysisWork (physics)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 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 categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.381
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.003

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 head0.013
GPT teacher head0.264
Teacher spread0.251 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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
Published2020
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