Creación de contenido en Instagram y desarrollo de la página web para el estudio creativo Peach
Bibliographic record
Abstract
Peach es un estudio creativo que se especializa en la construcción de identidad visual de \nmarca, diseño, packaging y creación de contenido, mediante un punto de vista y concepto \nfemenino. Nuestros servicios están dirigidos a emprendedores jóvenes que han surgido \ndebido a la pandemia u otros factores, quienes se encuentran en proceso de crear su propia \nmarca o de rediseñar su identidad. Nuestros precios son más accesibles en comparación \na la competencia, debido a que nos dirigimos a emprendimientos pequeños que recién \nestán comenzando a generar ganancias. En este proyecto, se realizará la creación del \nestudio creativo Peach, su identidad visual, creación de contenido para la página de \ninstagram y página web. Además, brindaremos nuestros servicios a tres emprendimientos: \nMoins, Shivri y Amorate. Nuestro objetivo es crear contenido de valor para \nemprendedores jóvenes a través de Instagram, que los incentive a involucrarse en la \nidentidad visual de su marca; e impulsar el negocio de los emprendimientos que nos \ncontraten mediante la creación de una identidad visual coherente y unificada.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.002 |
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".