Propuesta de instalación de una planta de producción de pectina para el aprovechamiento de la cáscara de mango
Bibliographic record
Abstract
La presente investigación tiene como objetivo general proponer la instalación de una planta de producción de pectina a partir de las cáscaras de mango desechadas por las plantas procesadoras de mango congelado en trozos ubicadas en el norte del Perú. Para ello, se llevó a cabo un estudio de mercado, a partir del cual se analizó la demanda, la oferta y el precio de la pectina en Quebec, \npotencial área de mercado seleccionada, dando como resultado que el presente proyecto cubrirá el 20% de la demanda insatisfecha pronosticada para los próximos 5 años. Asimismo, se realizó un análisis técnico, que consistió en determinar la localización de la planta, describir el proceso productivo, realizar el balance de materia, elaborar el plan de producción y de requerimiento de materiales, calcular la capacidad de producción y realizar la distribución de planta, obteniendo como resultado que la planta de producción de pectina se ubicará en el distrito de Lambayeque, contará con un proceso que incluye una etapa de acondicionamiento de materia prima y otra de recuperación de alcohol, tendrá una capacidad real de producción de 79 212 kg de pectina en el quinto año y requerirá un área total de 2 200 m2 para su instalación. Finalmente, se llevó a cabo un análisis económico financiero, obteniendo indicadores positivos y favorables que evidencian la viabilidad del proyecto, siendo estos un VAN de US$ 261 981,31, una TIR de 35,30% y un índice B/C de US$ 1,25.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".