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Record W7132860702

Caracterización de la producción audiovisual en la ciudad de Santiago de Cali como forma de emprendimiento en los años 2018-2019.

2021· article· es· W7132860702 on OpenAlexaboutno aff
Nicolle Przychodny Trujillo, Alejandro Castrillón Uribe

Bibliographic record

VenueRepositorio Digital Universidad Autonoma de Occidente · 2021
Typearticle
Languagees
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicBusiness, Innovation, and Economy
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Quarter (Canadian coin)PersonaPopulation
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

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.

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: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.192
Threshold uncertainty score0.382

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0150.002

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.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.223
Teacher spread0.217 · 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 designObservational
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".

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Published2021
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