Proyecto inmobiliario Conjunto Residencial Ontario : análisis de rentabilidad
Bibliographic record
Abstract
Las compañías inmobiliarias tienen decisiones importantes que hacer, pero la primera y más importante de todas es la de contestar una pregunta "¿Debo Invertir en este Proyecto?", está pregunta tiene solo 2 repuestas: Sí o NO. La respuesta se basará enteramente en una evaluación preliminar de factibilidad económica y este informe trata de dar las pautas para contestar está pregunta, ya que se tienen que realizar cálculos dependiendo del distrito, clase socio económica, calidad de acabados, número de pisos, entorno de la edificación, etc. La RENTABILIDAD es la variable que muestra si un proyecto es económicamente viable, ya que, siendo una compañía inmobiliaria, lo importante es generar utilidades para los socios o dueños de la compañía. Tenemos que definir y delinear los tipos de costos que intervienen en un proyecto inmobiliario, para determinar la incidencia, tiempos de ejecución, requisitos, etc. Tomando un caso real como el Proyecto Inmobiliario Conjunto Residencial Ontario, este informe se tratará de dar una herramienta de trabajo, una hoja de cálculo para que las compañías inmobiliarias, constructoras o cualquier persona vinculada a la construcción tengan una aproximación a la rentabilidad futura de su proyecto inmobiliario.
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 | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".