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Enregistrement W1569424659 · doi:10.15675/gepros.v32i4.615

Líder da manutenção: proposição de perfil com base em um estudo bibliográfico

2014· article· pt· W1569424659 sur OpenAlexaff
Alisson Luiz Agusti

Notice bibliographique

RevueGEPROS. Gestão da Produção, Operações e Sistemas · 2014
Typearticle
Languept
DomaineDecision Sciences
ThématiqueBusiness and Management Studies
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A liderança é uma atividade da vida moderna. Não há como negar o papel do líder na tomada rápida de decisões, coordenação de equipes e atividades e resolução de problemas. O setor de manutenção demanda decisões rápidas e concisas e, eventualmente, emergenciais. Isso posto, pergunta-se qual seria o perfil básico para o líder do setor de manutenção, tendo em vista os aspectos da manutenção e liderança. O propósito foi estudar a bibliografia e corroborar com a experiência prática de modo a propor um modelo de perfil básico geral. Para isso, o presente artigo passa por uma pesquisa bibliográfica que busca levantar as características do departamento de manutenção, os requisitos para que uma pessoa possa exercer com propriedade algum cargo de liderança e as peculiaridades da liderança na manutenção, além de se valer da experiência prática do autor. As principais caracte-rísticas propostas para o perfil do líder da manutenção e que devem ser inerentes ou desenvolvidas por este líder são: (1) competência técnica; (2) competência administrativa, e; (3) experiência. A maneira como esse líder deve lidar com as pressões exercidas pela administração e pela produção da empresa em seu setor, as dificuldades no gerenciamento de recursos e as habilidades necessárias para tal gerenciamento estão contidas no perfil sugerido.Palavras-chave: Competência. Líder. Manutenção. Gestão.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,312
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0040,010
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,003

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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