Implementation of self-sale delivery of mass consumption goods: Tu Quiosco
Bibliographic record
Abstract
La facilidad y comodidad para elegir productos, ahorrar tiempo y proteger tu salud, son algunos de los beneficios que el delivery brinda. Según Posada (2023), en el último año tuvieron gran crecimiento en el volumen y valor en la importación de productos de bebidas alcohólicas. Asimismo, Ñaupas (2023) indica que, se triplicaron las ventas en un aplicativo de distribución de licores previo al mundial. De la misma manera, en La República (2022) en el primer trimestre del año anterior hubo un crecimiento de solicitudes de servicios delivery del 200%. El presente proyecto consta de un servicio por medio de una web que brinda la posibilidad de recibir la atención de una móvil con productos de consumo masivo hasta su ubicación. Tu Quiosco será la propuesta en estudio que brindará el servicio en la provincia de Ica, donde se desarrolló una encuesta para determinar sus actitudes y experiencias respecto a los servicios de delivery. Tu Quiosco será la opción ideal para salvar la fluidez de la reunión, proteger a los usuarios y satisfacer sus necesidades. Así mismo, se proyecta que se obtendrían utilidades a partir del segundo año.
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.004 |
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".