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Record W6995763637

Plan de negocios para la exportación de artesanías a Estados Unidos

2020· dissertation· es· W6995763637 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueRepositorio Académico UPC (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas) · 2020
Typedissertation
Languagees
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicBusiness, Innovation, and Economy
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsArtisanal fishingCraftQuarter (Canadian coin)Persona
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Hoy en día, muchos artesanos todavía son informales, lo cual dificulta el acceso a beneficios que les permitan crecer. Es, en este sentido, que surge la necesidad de crear “Silver Peruvian Craft SAC”, quien no solo apoyará en organizar, sino también en capacitar y comercializar los productos en otros mercados donde el sentido de valor que le den al arte histórico sea mayor que en nuestro país. Nuestras artesanías en filigrana de plata son comercializadas con temáticas culturales y certificado de calidad incluyendo una eficiente entrega de los mismos lo que permite que tanto los mayoristas como las personas de ingresos medios en los Estados Unidos de Norteamerica que buscan estatus social y poseer expresiones culturales de otros países a reducir el riesgo de no recibir nuestros productos en condiciones no adecuadas y con la autenticidad del producto, así como también para evitar la demora en la entrega de los mismos Nuestros socios claves serían PROMPERÚ y los artesanos en filigrana de Plata de las regiones de Piura y Junín, los cuales trabajarán con la empresa bajo el principio del comercio Justo La empresa contará con un local en Lima, el cual ejercerá de almacén temporal para los productos provenientes de provincia, donde se realizará el empaque de los productos. En dicho lugar también funcionará el área operativa. Para este proyecto se ha establecido una inversión inicial de S/ 134,779.12, donde S/ 40,000.00 proviene de la aportación de los accionistas y S/ 100,000.00 proveniente de financiamiento bancario, cuya tasa efectiva anual (TEA) pactada es del 15%.

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), Research integrity
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.190
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.000
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.028
GPT teacher head0.234
Teacher spread0.206 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

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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