Proyecto inmobiliario de vivienda Conjunto Residencial Ontario : gerencia de proyecto
Bibliographic record
Abstract
La aplicación profesional tiene dentro de toda planificación el programar el tiempo y el costo optimizando las actividades de la mejor manera posible; pero surge la complicación de que con la aplicabilidad de ingeniería solamente no se puede llevar a cabo satisfactoriamente un proyecto si no que necesita el auxilio de otras profesiones. Es así que, en un intento de interrelacionar áreas de administración general, comprensión de proyectos, normas de regulaciones del área de aplicabilidad, y experiencias de personas se crea el PMI, en el cual se busca estandarizar procesos para que al momento de la ejecución haya una retroalimentación en forma continua. El problema principal de construir sin tener claro los problemas que pudieran surgir hace que los proyectos sean muy costosos deteniendo las inversiones; Si logramos tener menos errores dando importancia a tener un buen nivel de desempeño en ejecución tendríamos un proyecto exitoso. En esa búsqueda se establece este trabajo de planificación a futuro como tema principal la gerencia de proyecto tomando como enfoque la utilización de las fases conceptuales para implementar una planificación estructurada que tenga en todo momento la base del método que propone el PMI.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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; 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".