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Enregistrement W2917979517 · doi:10.23857/pc.v3i9.748

Gestión Administrativa Eficiente

2018· article· es· W2917979517 sur OpenAlexaff
Nelly Germania Salguero Barba, Christian P. García-Salguero

Notice bibliographique

RevuePolo del Conocimiento · 2018
Typearticle
Languees
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBusiness, Innovation, and Economy
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Propiciar una administración eficiente es estudiar la manera en que las empresas adquieren y utilizan sus recursos para cumplir objetivos y obtener beneficios. Debemos tomar en cuenta que para llevar a cabo un proceso administrativo eficiente, es necesario trazar metas, planificar estrategias y establecer políticas, de la mano de un proceso lógico y ordenado que permita cumplir planes, plazos y evidenciar resultados, cuyo propósito es disminuir el riesgo al fracaso, evitando errores y asegurando el éxito empresarial, integrando controles de gestión organizacionales, sin descuidar el rol fundamental que juega el recurso humano. Es necesario seleccionar indicadores que permitan monitorear, controlar y mejorar los ingresos del negocio, todo esto debe ir en función de alcanzar la satisfacción del cliente, que, por supuesto dependerá de la eficiencia del talento humano y el buen uso de los recursos técnicos, humanos, financieros. Lo ideal es innovar constantemente, tomando en cuenta que la competencia podría ganar mercado a través de los nuevos productos ofertados, adelántese siempre al futuro, venciendo miedos e incertidumbres. El propósito de este trabajo es identificar las herramientas necesarias para que la gestión administrativa se de en forma efectiva. Se concluye que para que una empresa funcione de manera eficiente, es imprescindible la planeación, organización, dirección y control, lo que contribuirá a lograr una sociedad económicamente estable.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,548

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1640,096

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,212 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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