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Enregistrement W3112058144 · doi:10.33262/concienciadigital.v3i4.1.1475

Análisis inferencial del campo laboral del profesional de administración de empresas: Realidades y desafíos.

2020· article· es· W3112058144 sur OpenAlexvenueno aff
Marco Antonio Gavilanes Sagñay, María Del Carmen Moreno Albuja, Cesar Eduardo Daqui Aguagallo

Notice bibliographique

RevueConcienciaDigital · 2020
Typearticle
Languees
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBusiness, Innovation, and Economy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optimizar los vínculos entre las Instituciones de Educación Superior y los entes empleadores para favorecer los procesos de inserción en el campo laboral, debe constituir una prioridad dentro de los aspectos a considerar en el marco de la Educación Superior ecuatoriana y también de cualquier parte del mundo. En atención a ello la investigación se centró en analizar la problemática presentada por los profesionales de la Facultad de Administración de Empresas de la Universidad de Chimborazo (ESPOCH), de Ecuador, en relación con su inserción al campo laboral. La metodología seguida fue de tipo descriptiva no experimental, acompañada de métodos teóricos y de la encuesta como técnica de recolección de datos. Se determinó de forma aleatoria una muestra de 64 egresados de ambos sexos de las carreras de Auditoria, Marketing, Finanzas, Contabilidad y Gerencia en Transporte. El análisis de los resultados permitió mediante la aplicación de la estadística descriptiva e inferencial, corroborar el nivel de empleabilidad logrado por los egresados objeto de estudio, describiendo el comportamiento de variables tales como: edad, género, nivel jerárquico, tipo de organización, actividad económica, funciones, entre otras. Igualmente se muestra un análisis sobre la cantidad de graduados de otras Instituciones de Educación Superior y la proyección para los próximos años en cuanto a necesidad de profesionales. Todo esto favoreció mediante el análisis inferencial determinar las realidades y desafíos para los próximos 5 años en cuanto al campo laboral de los graduados de la Facultad.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 GPT0,256
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2020
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