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Enregistrement W2224297587

La gestión del conocimiento en el sector hotelero portugués: un estudio sobre una parte del capital intelectual, el capital humano

2015· book-chapter· es· W2224297587 sur OpenAlexaboutno aff
José Alberto L. Costa, Antonio Muñóz Cañavate

Notice bibliographique

RevueUniversidad Complutense de Madrid eBooks · 2015
Typebook-chapter
Languees
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIntellectual Capital and Performance Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesCapital (architecture)Political scienceGeographyCartographyPhilosophyArchaeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El capital intelectual, de una u otra forma, se encuentra implicado en las recientes transformaciones economicas, gerenciales, tecnologicas, y sociologicas que han experimentado las organizaciones. El capital intelectual es un fenomeno organizacional relativamente nuevo, y tiene un caracter multidisciplinar que se encuentra en la literatura de una diversidad de especialidades, no solo en terminologia sino tambien en conceptos, modelos y perspectivas, lo cual revela la complejidad de su estudio. El capital intelectual es asi un fenomeno organizacional de interacciones que se compone de: a) capital humano, b) capital estructural, y c) capital relacional. Debido a que son conceptos recientes y en evolucion contante, existe una falta de estabilidad conceptual y una relativa escasez de investigacion empirica dentro de la literatura dedicada a este tema. Al no haber definiciones universalmente aceptadas, existen diversidad de modelos y perspectivas. Esta diversidad no solo refleja la importancia que el tema de los intangibles tiene en la sociedad actual, tambien la dificultad que aun existe por su comprension. El eje de la investigacion ha consistido en conocer si el capital intelectual puede tener influencia en el desempeno organizacional en los hoteles portugueses de 3, 4 y 5 estrellas, localizados en las regiones de Gran Lisboa y Peninsula de Setubal (NUT II). El objetivo es estudiar empiricamente el efecto de un modelo explicativo de la interaccion de los tres componentes del capital intelectual en el desempeno organizacional. La identificacion de los tres componentes del capital intelectual (capital humano, capital estructural y capital relacional) estan presentes en estudios realizados en Canada, en Malasia y en Portugal que soportan una perspectiva teorica que considera a los intangibles organizacionales como entidades integradas que interactuan para generar valor. En este proyecto de investigacion se realizaron entrevistas exploratorias y se utilizo, como instrumento de medida, un cuestionario dirigido a los 167 directores de los unidades hoteleras localizadas en la zona de estudio, procurando conocer sus percepciones en lo que se refiere a los diferentes componentes del capital intelectual y a los principales indicadores de desempeno organizacional normalmente utilizados en el sector. Este trabajo recoge los resultados del componente capital humano, para cuya medicion el cuestionaria ha dispuesto de 21 items. Para responder a cada una de las preguntas se ha utilizado la escala de Likert, que va desde el 1, totalmente de desacuerdo hasta el 7, totalmente de acuerdo. Se recibieron 97 respuestas, lo que significa un 58% del universo de estudio. Las respuestas de los items relacionados con el capital humano destacan el trabajo en equipo en el proceso de aprendizaje entre los empleados, las relaciones entre las diferentes unidades del hotel, la satisfaccion/motivacion de los empleados, la contratacion de los mejores empleados y la reducida rotacion del personal. Podemos tambien concluir, tal y como ocurre en otros estudios efectuados en diferentes contextos internacionales, que la apuesta por el capital intelectual es fundamental para los directores de los hoteles, sin dejar de expresar las dificultades que existen para su identificacion, uso y exploracion.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), 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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,695
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,208 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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