Efectos de la resolución SCVS-INC-DNCDN-2020- 00015, Sociedades por Acciones Simplificadas (S.AS.), en el comercio al por mayor y por menor reparación de vehículos automotores y motocicletas en el Distrito Metropolitano de Quito. En el periodo 2020 – 2021.
Bibliographic record
Abstract
El problema principal que tienen las empresas de comercio al por mayor y por menor reparación de vehículos automotores y motocicletas en el Distrito Metropolitano de Quito es la conformación jurídica, que generalmente es un eslabón que ocasiona pérdida de tiempo y de costos, razón por la cual es importante identificar los efectos de la Resolución SCVS-INC-DNCDN-2020- 00015, Sociedades por Acciones Simplificadas (S.A.S), en estas empresas, identificando la aplicación de esta Resolución y los beneficios generados en este sector empresarial. La metodología fue cualitativa, cuantitativa para la estructuración de los resultados de las encuestas aplicadas a los propietarios, gerentes de estas empresas. La población objeto de estudio corresponde a 35 empresas dedicadas al comercio al por mayor y por menor reparación de vehículos automotores y motocicletas, ubicadas en el Distrito Metropolitano de Quito registradas en la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros. La muestra a la que se aplicó las encuestas fueron 12 empresas. Los resultados encontrados fueron los siguientes: el 75% de las empresas tienen acogida por la Resolución SCVS-INC-DNCDN-2020- 00015, Sociedades por Acciones Simplificadas (S.A.S). Los efectos positivos de la aplicación de esta resolución es que el 83.3% de los encuestados manifestaron que tuvieron un ahorro en tiempo y costos, dada la facilidad que tuvieron para la estructuración de sus empresas.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".