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Record W7058070032

Mejoramiento de procesos del área de servicio al cliente en porta celular

2011· dissertation· es· W7058070032 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueRepositorio Institucional de la Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE (Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE) · 2011
Typedissertation
Languagees
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsQuality (philosophy)Process (computing)Quarter (Canadian coin)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La necesidad de mejorarlos productos y servicios, reducir errores y defectos y mejorar la productividad, han sido siempre objetivos esenciales de las empresas enfocados a crear una ventaja competitiva en los mercados, logrando alcanzar los estándares de calidad establecidos y necesitados por los clientes. Conforme más negocios compiten en servicio, el éxito en esto mercados demanda ciclos de introducción del producto y de los servicios cada vez más breves y una más rápida respuesta a los clientes. Para lograr esto, una compañía debe ser capaz de identificar lo que es hoy (fortalezas, debilidades, oportunidades y amenazas), y lo que desea ser mañana (visión); debe además conocer que es realmente lo que el cliente desea recibir (calidad esperada) para diseñar, finalmente, el cambio estratégico que le permitirá cumplir con sus objetivos \nConocer al cliente, es realmente, la ventaja competitiva de las empresas. La voz del cliente es la principal herramienta con que cuentan las organizaciones, hoy día, para la planeación estratégica, el diseño de nuevos productos y/o servicios, mejora de la calidad, entre otros. Por consiguiente un programa de mejoramiento de procesos de servicio al cliente debe brindar en todo momento satisfacción, debe tener la flexibilidad y visión necesaria para cumplir con las expectativas siempre crecientes de los clientes.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.045
Threshold uncertainty score0.151

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0080.004
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0450.015

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 head0.007
GPT teacher head0.266
Teacher spread0.259 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
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
Published2011
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