Propuesta de Diagnostico Motivacional JRP para Emprendedores Textiles de MYPES Exportadoras Vinculadas a Promperú, Arequipa 2017 – 2020
Bibliographic record
Abstract
La presente investigación tiene como objetivo identificar los niveles de motivación que \ntienen los emprendedores textiles de Mypes exportadoras al momento de iniciar su negocio \nmediante un diagnostico motivacional. \nPara la elaboración del estudio se utilizó una encuesta elaborada por José Ramón Pin, la cual \nha sido adaptada para fines del caso y de esta manera recolectar la información necesaria. \nUna vez hechas las encuestas al total de la muestra, se utilizaron programas como Excel y \nSPSS para el procesamiento de la información, posteriormente se analizaron los datos \nutilizando estadística descriptiva y por último se creó un cuadro de Baremo con cual se \nidentificó el nivel de motivación que predomina en los emprendedores de nuestra \ninvestigación. \nSe llegó a la conclusión de que la motivación tiene un papel importante en nuestros \nemprendedores encuestados, lo cual se verá reflejado a largo plazo, los resultados del estudio \nindican que la motivación intrínseca, es aquella que predomina, luego le sigue la motivación \ntrascendente y por el ultimo la motivación extrínseca, en este punto se debería trabajar para \nque el total de los emprendedores tenga una motivación trascendente para que su negocio \nperdure en el tiempo. \n \nPalabras Clave: \n- Emprendedor \n- Motivación \n- Exportación
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 | 0.005 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".