Incidencia del programa 'cocción eficiente' en la demanda máxima unitaria en el sector residencial rural de la ciudad de Cuenca
Bibliographic record
Abstract
La Empresa Eléctrica Regional Centro Sur, al ser la Empresa prestadora del servicio de energía eléctrica, ha visto la necesidad de determinar el nivel de incidencia que trae la introducción de las cocinas a inducción en el área rural de la ciudad de Cuenca. Es por esta razón que la presente tesis tiene como objetivo determinar los Factores de Coincidencia, que ayudará a determinar la incidencia del programa de Cocción Eficiente en la Demanda Máxima Unitaria en el sector residencial rural de la ciudad de Cuenca. \n El primer capítulo engloba los antecedentes, alcance, justificación y objetivos en el cual se indican las razones del desarrollo de este tema, además se indican las zonas de cobertura por parte de la Empresa Eléctrica. \n En el segundo capítulo se indican diferentes métodos utilizados por las Empresas Destruidoras para el cálculo de las Cargas Instaladas, Demanda Máxima Unitaria, etc. \n En el tercer capítulo se indica los resultados obtenidos a través de las encuestas realizadas sobre las costumbres de cocción de alimentos. \n En el cuarto capítulo se centra el desarrollo de este trabajo monográfico, ya que en esta se indica en detalle los pasos que se siguen. \n En el quinto capítulo se realiza la justificación de los datos obtenidos mediante la comparación con nuevas encuestas realizadas, además se indican las ecuaciones respectivas pertenecientes a los del Factor de Coincidencia, Demanda Diversificada y Demanda Máxima Unitaria de las cocinas a inducción\t \n Y finalmente se indican las conclusiones y recomendaciones pertinentes.
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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 | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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".