Caracterización de la producción audiovisual en la ciudad de Santiago de Cali como forma de emprendimiento en los años 2018-2019.
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Bibliographic record
Abstract
El presente trabajo de investigación pretende realizar una caracterización de las productoras audiovisuales en Cali con el fin de facilitar la mirada del mercado actual del sector, cuáles son las líneas de negocio más comunes en el campo y qué factores influyen en la creación de una productora audiovisual. Esto con el fin de brindar una guía para el emprendedor sobre el actual mercado audiovisual y para repensar las políticas públicas por parte del Estado y ayudas de privados, debido a que se presenta una percepción de falta de apoyo hacia el sector. Las empresas audiovisuales han jugado un papel importante en el crecimiento económico del país, por ejemplo, en el 2018 aportaron un total de $13,6 billones (COP) al PIB colombiano, y tan solo las empresas audiovisuales en el Valle del Cauca aportaron $0,06 billones (COP). Con el paso de los años la producción audiovisual ha ido evolucionando paralelamente a la sociedad y los cambios en ésta, en consecuencia, se empieza a ver este campo como diferentes oportunidades de negocio, generando variedad de dinámicas relacionadas al emprendimiento, reflejadas tanto en el campo del cine como en el de la comunicación o publicidad. Es decir, actualmente se pueden ver diferentes tipos de negocios que van desde la creación de productos cinematográficos, documentales y organizacionales, hasta el alquiler de equipos de fotografía y video. Por lo tanto, la tendencia de crear empresas de producción audiovisual ha llevado a que el mercado se sature, teniendo en cuenta que por ejemplo en el Valle del Cauca según la Cámara de Comercio de Cali (2020), tan solo para el año 2019 se registraron 255 empresas audiovisuales; esto hace que la competencia en este sector aumente, lo que genera que con el tiempo si se desea entrar a esta industria, el emprendedor tenga que conocer su competencia y así innovar en la creación de productos audiovisuales para determinar su éxito en el mercado.
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Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 it