Implementation of self-sale delivery of mass consumption goods: Tu Quiosco
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
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.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 it