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Enregistrement W2765508738 · doi:10.24302/drd.v7i2.1446

Competências gerenciais na percepção dos gestores das micro e pequenas empresas da rota turística rural Caminho do Vinho

2017· article· pt· W2765508738 sur OpenAlexaff
Djair Picchiai, Adilson Cunha Costa

Notice bibliographique

RevueDRd - Desenvolvimento Regional em debate · 2017
Typearticle
Languept
DomaineDecision Sciences
ThématiqueBusiness and Management Studies
Établissements canadiensAlberta Centre for Advanced MNT Products (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Este artigo teve como objetivo identificar e analisar as competências gerenciais dos gestores, na percepção destes, das micro e pequenas empresas - MPEs - localizadas na rota turística rural Caminho do Vinho, no município de São José dos Pinhais-PR, relacionando-as com as características locais encontradas. O assunto inseriu-se no contexto da representatividade do impacto das decisões ou indecisões dos gestores ou proprietários das MPEs para a sobrevivência ou não dessas empresas, causadas, principalmente, pela gestão empresarial deficiente. A metodologia utilizada, quanto aos fins, foi exploratória, em relação à abordagem foi mista (qualitativa e quantitativa) e quanto aos meios, bibliográfica, documental e de campo. Para a coleta dos dados foi aplicado um questionário que contou com a participação, numa amostra não probabilística, de 33 gestores respondentes. Na análise dos resultados foram utilizadas técnicas de estatística descritivas e também os testes não paramétricos de correlação de Spearman e do qui-quadrado. Confirmou-se com o estudo que há associações e correlações parciais entre as competências gerenciais avaliadas e as seguintes características comuns dos gestores e de seus empreendimentos: idade dos gestores, bom resultado econômico alcançado, tempo de existência das MPEs e a tradição familiar local.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,513
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,003

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,254 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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