Bibliographic record
Abstract
Pacha’s Fashion Truck, es un emprendimiento basado en la creación de una boutique móvil, la cual estará orientada a la venta de ropa femenina y al ser un vehículo tendrá la facilidad de movilizarse a diferentes lugares de Lima y llegar a los clientes con mayor. La idea de negocio surge a partir del malestar de muchas mujeres, quienes demoran horas buscando exclusividad y calidad, por lo cual la empresa busca aliviar este malestar y generar un ahorro de tiempo al momento de comprar ropa y ofrecer diseños nacionales y exclusivos. A diferencia de las tiendas convencionales de ropa, Pacha’s Fashion Truck acercará a los clientes variedad de prendas nacionales con diseños únicos y elaborados por emprendedores peruanos, esto debido a que estará ubicado en diferentes ferias o eventos. Asimismo, las redes sociales será el principal medio para tener contacto con los clientes de manera constante y mantenerlos informado sobre la ubicación de la boutique móvil. La empresa tendrá como principales proveedores a diferentes diseñadores independientes, quienes van a proveer las prendas para la venta, esto con el objetivo de incentivar a los emprendedores peruanos y a la compra de productos nacionales. La inversión inicial que se requiere para poder ejecutar el emprendimiento es de S/ 73,620. Asimismo, se evaluaron los escenarios base, pesimista y optimista para conocer y analizar la viabilidad del proyecto y en los tres escenarios el resultado del TIR superó al COK, lo cual nos permite concluir que el proyecto es viable en el tiempo.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.245 | 0.034 |
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".