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Enregistrement W3161412819 · doi:10.52080/rvgv26n94.24

Aproximación conceptual para la calidad en la etapa pre inversión

2021· article· es· W3161412819 sur OpenAlexaff
Luis Alexis Aguilera García, Yosvani Orlando Lao León, Inocencio Raúl Sánchez Machado, Zulma María Ledesma Martínez

Notice bibliographique

RevueRevista Venezolana de Gerencia · 2021
Typearticle
Languees
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBusiness, Innovation, and Economy
Établissements canadiensInversa Systems (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El objetivo del artículo es analizar la calidad en la etapa de pre inversión de proyectos, dada la dispersión de criterios identificada al respecto. Se analizaron las diferentes perspectivas y tendencias de la calidad de la etapa de pre inversión, que constituye la etapa inicial de los proyectos, a través de la utilización de métodos teóricos como: análisis-síntesis, inductivo-deductivo y sistémico estructural bajo un enfoque bibliométrico. Se consultaron las publicaciones científicas en la Web of Science, Dimensions, Scielo y Redalyc, cuyo análisis permitió reconocer el creciente interés en la temática durante el año 2020 y el protagonismo de la revista científica Venezolana de Gerencia en su divulgación. Como principal resultado, se propone una aproximación conceptual de la calidad de la etapa de pre inversión que contiene las variables: cumplimiento de características de calidad, responsabilidad social, satisfacción de las partes interesadas, costos, plazos y fiabilidad; resultantes del análisis de correlación de las palabras clave más utilizadas en las definiciones identificadas. Este resultado podrá constituir el basamento teórico para el diseño de indicadores y metodologías para la evaluación y mejora de la calidad en la etapa de pre inversión.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,010
Études des sciences et des technologies0,0040,027
Communication savante0,0170,018
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2021
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