Bibliographic record
Abstract
La presente idea de negocio consta en un bar con juegos, donde el principal atractivo y diferenciador será la experiencia que tendrán los clientes gracias a la variedad de juegos que se presentan en los locales, lo cual hace que sea una idea de negocio innovadora. El primer local en Lima se ubicará en Miraflores, posteriormente planeamos expandirnos a distritos aledaños, así como en otras provincias de Perú. Siendo para el primer año nuestro local ubicado en Lima, y para el segundo y tercer año planeamos abrir locales en Arequipa y Piura. Asimismo, para el cuarto y quinto año, planeamos tener franquicias en otros países, en este caso empezar en México. Periódicamente iremos rediseñando la mecánica de los juegos para que nuestro público perciba que siempre estamos pensando en ellos, buscando cumplir y satisfacer sus necesidades. Nuestro negocio tendrá una mecánica de servicio estándar, lo que nos permitirá ser globales. Para complementar la experiencia en nuestro bar, ofreceremos una lista de bebidas y piqueos, los cuales serán atendidos por nuestros colaboradores, con servicio a la mesa para que los clientes no dejen de jugar y aprovechen al máximo lo que les ofrecemos en nuestro local.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.830 | 0.686 |
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".