Factores determinantes para la exportación de uvas de mesa del Perú hacia el mercado internacional desde el año 2018 al 2021
Bibliographic record
Abstract
En el siguiente informe se tiene como finalidad determinar los factores determinantes para la exportación de uva de mesa peruana al mercado internacional durante el año 2018 al 2021. \nEn la investigación, se menciona que las exportaciones de uva de mesa peruana crecieron, llegando a convertirse en el primer exportador de uvas de mesa dentro del comercio internacional durante el año 2021, teniendo un crecimiento constante desde el año 2018; asimismo, en la presente investigación se considera factores indispensables para la exportación de este producto. \nLa metodología aplicada para la investigación es de tipo no experimental y longitudinal. \nEn los principales resultados se tiene que para la exportación de uva de mesa peruana se detectó que existen factores determinantes como producción, transporte, calidad y tratados de libre comercio. \nEn conclusión, estos factores son considerados importantes ya que estos trabajan en conjunto para poder cumplir con una exportación exitosa, puesto que de no considerarse o no cumplirse de manera correcta dichos factores la exportación no podría llevarse a cabo y no sería viable cumplir con los países destinos.
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 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".