Viabilidad económica y financiera del proyecto de inversión Teje & Teje Perú en el año 2018
Bibliographic record
Abstract
El objetivo de este trabajo de investigación es determinar la viabilidad económica y financiera del proyecto Teje & Teje Perú para el año 2018, analizar el mercado en busca de oportunidades y presentarlo en el modelo de negocios CANVAS. \nEl trabajo consta de cuatro capítulos: \nEn la introducción se detalla la realidad problemática, algunas investigaciones como antecedentes y bases teóricas; se describe el objetivo y la hipótesis general y específicas. \nEn la metodología se detalla el tipo de investigación la cual es descriptiva; en cuanto a la población, el mercado objetivo es de 12 994 habitantes de la provincia de Ontario en Canadá, sin embargo, por ser una población muy extensa se aplicó una fórmula para calcular el tamaño de la muestra, la cual sería objeto de la investigación con 373 habitantes; como técnica de recolección de datos se usó la encuesta y como instrumento de análisis el cuestionario. \nLos resultados confirmaron la hipótesis planteada al mostrar indicadores y proyecciones favorables para la puesta en marcha de este proyecto. \nPor lo que, en conclusión, el proyecto es viable económica y financieramente.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".