Levantamiento de procesos de mejora para el área de propagación de gypsophila (Gypsophila paniculata) en la florícola San Isidro Labrador "Florsani"
Bibliographic record
Abstract
La elaboración del presente trabajo investigativo tiene como finalidad reducir los índices de pérdida en la producción de plantas de Gypsophila en la empresa FLORSANI, debido a la inexistencia de documentación en procesos que faciliten la ejecución de actividades, por lo cual se realizó un levantamiento y una propuesta de mejora de procesos productivos en el área de propagación de la empresa y también la elaboración de indicadores que permitan la evaluación de cada uno. Se identificó y documentó los procesos detallando la actividad y función que cumplen, se estableció debilidades y oportunidades de mejora dentro del área según los problemas observados elaborando el plan de mejora que fue ejecutado y evaluado médiate los indicadores de gestión, definiendo controles de rendimientos en las actividades. Finalmente se creó una guía de propagación de Gypsophila para estandarizar los procesos con su respectivo indicador, también se diseñó diagramas de flujo que muestran los procesos del ciclo de propagación. Los resultados de la investigación mostraron que mediante la implementación de la guía de propagación de Gypsophila se logró la documentación, estandarización y sociabilización de procesos dentro del área de propagación lo que permitió mejorar la eficiencia productiva logrando cumplir con la misión y visión establecidas.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".