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Record W7065175658

Desarrollo de un planeamiento estratégico para la optimización económica de la exploración en empresas mineras junior exploradoras cotizadas en la Bolsa de Valores de Lima

2023· dissertation· es· W7065175658 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2023
Typedissertation
Languagees
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsWork (physics)Investment (military)Closure (psychology)Period (music)Government (linguistics)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Propone cómo deben ser gestionadas las exploraciones de las empresas mineras junior exploradoras de capitales extranjeros establecidas en el Perú, teniendo en cuenta las estrategias que utilizan estas empresas en las últimas tres décadas para poder llegar al éxito. En esta investigación se ha propuesto utilizar el planeamiento estratégico en la fase de exploración integrando las estrategias de exploración y adquisición en un árbol de decisiones, en base a la información y experiencia de tres empresas mineras junior listadas en la Bolsa de Valores de Lima (BVL) que tuvieron éxito con sus proyectos mineros, esto servirá como referencia para que otras empresas similares implementen un planeamiento estratégico para que puedan mejorar la gestión de sus exploraciones y aumentar la rentabilidad de sus acciones en los mercados bursátiles, ya que no solo basta tener un buen proyecto geológicamente, porque si no lo saben manejar adecuadamente se pueden echar a perder con las malas decisiones tomadas, o en todo caso se podrían retroalimentar con los resultados para corregir y encaminar las decisiones y aumentar las posibilidades de llegar al éxito. Las informaciones utilizadas para esta investigación fueron reportes de gestión, reportes técnicos, reportes financieros, estudios de evaluación económico preliminar, estudios de pre-factibilidad, estudios de factibilidad y otros similares de las empresas mineras junior analizadas en esta tesis, estas documentaciones se obtuvieron principalmente del Sistema de Análisis y Recuperación de Documentos Electrónicos (SEDAR), sitio oficial que brinda acceso a través de su página web los documentos e informaciones que presenta las empresas listadas en el mercado de valores de Canadá. Las empresas, objeto de investigación, se encontraban listadas a la misma vez durante el periodo estudiado en los mercados bursátiles de Toronto y Lima.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.004
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: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.019
Threshold uncertainty score0.037

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

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 head0.020
GPT teacher head0.279
Teacher spread0.260 · 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
GenreOther

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
Published2023
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