Plan de negocio para la exportación de licor de mango al mercado de Toronto – Canadá 2024
Bibliographic record
Abstract
El presente proyecto consiste en la producción de Licor a base de mango peruano que tiene como destino incursionar en el mercado de Toronto – Canadá, el cual se realiza por la empresa Agroindustrias del Norte Exportador (Agronortex SAC). Agronortex SAC viene hacer una empresa agroindustrial dedicada a la producción y exportación de Licores a base de mango peruano de calidad, licores elaborados con insumos naturales sin conservantes, velando así por la salud de los consumidores, el producto es de sabor exquisito para la degustación como aperitivo y después de cada comida, se caracteriza principalmente por ser una bebida antioxidante que regula el sistema digestivo del consumidor. La región Piura es considerada la primera región de productores y exportadores de mango en sus distintas variedades, posee una gran capacidad de producción por hectáreas es así que nuestra empresa establecerá su planta de producción en el distrito de Chulucanas, distrito en crecimiento productivo de mango en los últimos años. De la misma manera se da prioridad de contar con mano de obra directa de la misma zona de producción. Dentro de todo el análisis se detalla y estudia la situación actual del mercado de Toronto Canadá, cuestiones políticas, económicas, sociales y culturales que ayudan a determinar la aceptación del producto. Así mismo se hace un análisis interno de la compañía, se expone todo el plan de negocio y se busca la viabilidad y factibilidad del proyecto. El principal objetivo de la empresa es alcanzar una buena participación de mercado en el primer año, lograr un buen margen de utilidad y posterior a ello incursionar en nuevos mercados emergentes. En efecto, el resultado nos muestra un proyecto viable y factible con un VAN de S/1.511.677 soles y un TIR de 29%.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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".