Dinámica de los precios y mercado laboral para la Alianza Pacífico
Bibliographic record
Abstract
Al analizar los datos recolectados, se encontró que en México las categorías de producto que presentaron mayor inflación fueron el Transporte, y los Alimentos, Bebidas y Tabaco, y Otros Servicios. Además se encontró que en ese país es el tamaño de la Población Desocupada y de la Población Subocupada la que más tiende a cambiar. Con respecto a Chile, se encontró que las categorías con mayor variabilidad en los precios fueron la Bebidas Alcohólicas y Tabaco, las Prendas de Vestir y Calzado, y los Alimentos y Bebidas Alcohólicas. Así mismo se halló que es la Población Desocupada la que tiende a cambiar más cada mes. En Perú los productos con más cambios en sus precios fueron el Alojamiento, Agua, Electricidad, Gas y Otros Combustibles. Además, nuevamente fue la Población Desocupada la que más varió cada año. Para Colombia los productos con mayor inflación fueron los Alimentos y la Diversión, y fue la Población Desocupada y Subempleada (Subjetiva y Objetiva) la que más varió.
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 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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
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".