Bibliographic record
Abstract
CHEAP es una plataforma web tipo Marketplace la cual genera una conexión entre \npequeñas y medianas empresas y también fabricantes con el cliente final generando \nmejores precios de manera justa en la categoría hogar. \nEl proyecto que se presenta es un modelo innovador en donde no sólo el foco está \nen aportar nuevos productos hogar, sino que también poder aportar en el lado de la \nsustentabilidad y el apoyo a las pequeñas y medianas empresas del país. \nEl mercado del comercio online en los últimos años ha ido en alza y post pandemia \nse ha visto una transformación digital en todas las industrias. En Chile el 63% de las \npersonas compra de manera online generando ingresos totales de USD \n$11.500MM. Actualmente el segmento hogar abarca el 20% del comercio online \ncomo promedio anual, esto quiere decir que el segmento hogar el cual está \nbuscando introducirse CHEAP genera un total de USD $2.400MM. \nCon respecto a los resultados financieros, estos entregan resultados positivos \nbasados en la proyección de venta basada en el costo y el CAC. Se puede visualizar \nuna TIR del 60% y una VAN del proyecto de $144.000.000. También se puede \ndistinguir que los escenarios de sensibilidad en función de costos no generan mucho \nmovimiento a los resultados. \nCon respecto al inversionista se ve un escenario bastante prospero, debido a que \nal invertir el 28% de la inversión inicial que equivale a $221.000.000 se le entregaría \nun 30% de la propiedad de la empresa. Esta inversión a 5 años genera una TIR del \n14% el inversionista y un VAN de $79.000.000. \nEn conclusión, CHEAP no sólo entrega buenos resultados financieros, sino que \ntambién entrega un proyecto sustentable y sostenible en el tiempo con grandes \noportunidades de crecimiento tanto en el mercado online como en la categoría \nhogar.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.557 | 0.357 |
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".