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Abstract
Siguiendo la tendencia de globalización de mercados, se hace necesario que el médico veterinario zootecnista integre conocimientos y habilidades que le permitan vislumbrar las oportunidades de desarrollo y realización de una práctica profesional constante, eficiente y redituable. El médico veterinario recibe a lo largo de su formación elementos para saber criar animales, producir alimentos y conservar la salud animal y pública. \nPara que estas actividades lleguen correctamente al consumidor final, el médico veterinario integral debe incorporar y desarrollar aspectos administrativos, económico – financieros, organizacionales, políticos y sociales que satisfagan las necesidades de los más diversos tipos de consumidor así como aventurarse en el desarrollo de productos y servicios que en el futuro redundaran en mayores oportunidades de empleo e ingreso para el profesionista de este campo laboral. \nEl médico veterinario zootecnista debe asesorar al productor en el diseño y producción de bienes de consumo desde la generación de la idea hasta la venta, pasando por el desarrollo de las nuevas líneas de productos, su innovación, su distribución física, estableciendo los canales correctos para ello, su almacenaje y servicios post venta. Para este fin es que se utilizan los conocimientos de marketing. \nLa presente unidad de aprendizaje pretende brindar al alumno herramientas complementarias para su formación médico – clínica y zootécnica que irá recibiendo a lo largo de la licenciatura. El carácter optativo de esta unidad le permitirá elegir al alumno cursarla desde el segundo hasta el noveno periodo y se encuentra dentro del área económica administrativa. \nLa temática a abordar partirá desde conocer el desarrollo, la influencia y aplicación de la mercadotecnia, conocer los elementos del proceso administrativo aplicados a la mercadotecnia y vertirlos en un proceso de toma de decisiones, todo esto, al través del diseño y aplicación de técnicas mercadológicas al diario quehacer del médico veterinaria zootecnista. \nMediante diversas estrategias de aprendizaje como son diferentes tipos de técnicas de lectura, lluvia de ideas, investigación documental, clase guiada y prácticas de campo es como se integrará el conocimiento de ésta unidad de aprendizaje. Estos mecanismos serán evaluados mediante exámenes escritos, reportes de lecturas de temática específica y la entrega de un proyecto final que se irá desarrollando a lo largo del curso, integrando lo que será un portafolio de evaluación.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.004 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".