Impacto en la producción de palta peruana generado por su exportación dentro del periodo 2007 – 2017
Bibliographic record
Abstract
El trabajo de investigación analizó como la palta ha impactado positivamente en el sector agropecuario entre los años 2007 y 2017, ya que desde el 2007 se ha venido presentando crecimientos constantes en el volumen total de las exportaciones de palta, lo cual nos ha permitido ocupar el segundo lugar a nivel mundial en producción de palta. Es así que para identificar el crecimiento de las exportaciones de palta se usaron las variables como la balanza comercial, exportaciones e importaciones, con lo cual se logró encontrar información muy relevante que nos permitió profundizar en el tema del incremento de las exportaciones y producción de palta en el Perú. Es por eso que se logró identificar que, gracias a las buenas prácticas, como también una mayor organización de los pequeños agricultores con los gobiernos regionales y varias entidades del estado se ha podido concretar con éxito la entrada de la palta peruana a nuevos mercados. Por último, las exportaciones de palta alcanzaron una cifra record de US$748 millones en el año 2019, para seguir con esta tendencia en el aumento de exportación de palta recomendamos que el gobierno junto con sus ministerios y organismos deben seguir colaborando con los agricultores, dándoles capacitaciones constantes, acceso a créditos, entre otras facilidades, así como asesorarlos en el cumplimiento de todos los requisitos en la exportación, fijando altos estándares de calidad para que puedan ser más competitivos a nivel mundial.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 teacher head, 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".