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Record W7056237621

El servicio posventa como herramienta para diferenciarse en el mercado competitivo de la industria de información financiera

2019· dissertation· es· W7056237621 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

Venuerenati · 2019
Typedissertation
Languagees
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsQuarter (Canadian coin)Period (music)Context (archaeology)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Para el desarrollo exitoso de cualquier profesional, es importante la aplicación de los
\nconocimientos y habilidades adquiridas a lo largo de años de rigurosa formación
\nacadémica.
\nEn base a lo expuesto y como parte de la consolidación de lo aprendido dentro de mi
\nformación profesional, hago llegar a la comunidad universitaria y profesionales el
\npresente informe el cual reúne las series de actividades y proyectos que desarrollé
\ndesde mi graduación como Bachiller de la escuela de Ingeniería Industrial en abril de
\n2014. Partiendo desde el programa de trainee en el banco de inversiones BTG Pactual
\nen Sao Paulo, Brasil durante el año 2015, y luego hablare sobre mi posición como
\nEspecialista Senior en temas de Renta fija en el área de Productos Financieros de
\nBloomberg LP, donde laboro desde 2016. En cada una de estas experiencias pude
\nprofundizar mis conocimientos sobre la dinámica de los participantes del mercado
\nfinanciero, los diversos productos existentes en él y las estrategias puestas en marcha
\nfrente a los principales desafíos y riesgos que se presentaron en los principales
\nmercados de América del Sur en los últimos 3 años
\nEl objetivo del presente informe es profundizar sobre esta última experiencia
\nprofesional, enfocándome en detallar los proyectos y actividades que he llevado dentro
\nde esta área estos dos años, mostrando primero los conceptos teóricos que fueron
\nnecesarios para la construcción de ellos para pasar a las aplicaciones en el mundo real.
\nCabe destacar que, a lo largo de este proceso, realicé una serie de capacitaciones
\ninternas que recibí a lo largo de los años y las discusiones que sostuve con personas
\nque actuaban en diferentes áreas fuera de las que participé pude profundizar los
\nconocimientos que me fueron inculcados dentro de la universidad en las áreas de
\ningeniería económica, estrategia empresarial, y operaciones. Esto permitió
\ncomplementar el material aquí presentado. Finalmente, reflexionamos sobre el
\ncurrículo actual de nuestra escuela y hacemos algunas sugerencias a ella basado en lo
\nque he visto a lo largo de este tiempo.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.546
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0350.001

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.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.328
Teacher spread0.315 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2019
Admission routes1
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