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Enregistrement W274823347

Sistemas de evaluación del desempeño: dilemas para una implementación efectiva

2011· article· es· W274823347 sur OpenAlexaff
David Arellano Gault, Walter Lepore, Miguel A. Guajardo

Notice bibliographique

RevueRealidad, datos y espacio. Revista internacional de estadística y geografía · 2011
Typearticle
Languees
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBusiness, Innovation, and Economy
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesSociologyPolitical sciencePhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Los sistemas de evaluacion del desempeno (SED) se basan en la existencia de cadenas causales que pueden ayudar a transformar un problema social en un problema de politica publica. Estas tambien tienen que guiar la seleccion de los instrumentos que los gobiernos deben utilizar para generar resultados, que puedan transformar la realidad social en la forma deseada. Los principales problemas con estos supuestos son los siguientes: los fines estan en disputa, lo cual hace imposible que exista una sola forma de medir desempeno; las cadenas son dificiles de identificar porque se entrecruzan con muchas otras; es complicado aislar los efectos de solo una de ellas y los SED son instrumentos politicos que pueden utilizarse para legitimar grupos al interior de una organizacion. Los elementos anteriores nos obligan a entender los limites que tienen estas herramientas para medir resultados de forma objetiva. Las dificultades de ir del problema social a los resultados son las mismas que se enfrentan cuando se trata de evaluar si estos fueron propiciados por las acciones de politica emprendidas por un gobierno; sin embargo, a pesar de ser un instrumento limitado para medir, los SED son poderosos dispositivos para generar una sana discusion al interior de las organizaciones, que trate de generar consensos sobre los objetivos perseguidos

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), 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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,336
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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