Plan de negocio para la creación de una empresa de producción y distribución de comida regional para oficinistas en San Isidro y Miraflores
Bibliographic record
Abstract
“Regional” es un negocio de producción y distribución de comida peruana regional que atiende la demanda de comida elaborada a la hora de almuerzo y que va dirigido a oficinistas de los distritos de San Isidro y Miraflores. La propuesta se centra en la variedad de carta, calidad e inocuidad, sabores representativos de las tres regiones del país y un delivery rápido y puntual. Para posicionar la marca en la mente del público objetivo se utiliza las redes sociales con publicidad dirigida. La oferta del producto es a través de una página web y un aplicativo móvil, que permiten registrar los pedidos y programar la hora de entrega en el rango de 12 a 13:30 horas con ventana de 30 minutos. Los pagos pueden ser realizados en efectivo o con tarjeta, ya sea online o contra entrega con total seguridad. Como parte del servicio de post venta, se realiza monitoreo constante de las quejas, reclamos y malestares que puedan presentarse con el funcionamiento normal del aplicativo móvil y la calidad del servicio. Ante cualquier inconveniente comprobado se brinda algún beneficio al cliente para resarcir la mala experiencia y fidelizarlo. La información recabada del suceso se utiliza para mejorar los procesos.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.006 |
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".