REFORZAR EL LIDERAZGO EN EL EJÉRCITO ECUATORIANO: CONVERSACIONES DE LIDERAZGO CON MIEMBROS DE LA UNIDAD ANTI-TERRORISTA DE FUERZAS ESPECIALES, GRUPO DE INTELIGENCIA Y CON MIEMBROS DE LA ESCUELA DE MISIONES DE PAZ
Notice bibliographique
Résumé
Militares de todo el mundo estan estudiando liderazgo y consideran que este entrenamiento les esta dando una ventaja tanto dentro como fuera del campo de batalla. El proposito de este estudio fue identificar las maneras y medios que los soldados recomiendan para aprender mas sobre topicos a ser incluidos en entrenamiento de liderazgo para personal militar del Ejercito Ecuatoriano. Se recolectaron datos empiricos de personal de la unidad de Fuerzas Especiales Antiterrorista y de unidades de Inteligencia del Ejercito Ecuatoriano y de la Escuela de Mantenimiento de la Paz, la misma que cuenta con personal de las tres ramas de las Fuerzas Armadas del Ecuador: Ejercito, Marina y Fuerza Aerea. Ademas, actividades de investigacion en los formatos de Matriz de Entrevista y Cafe del mundo fueron conducidas con la unidad de Fuerzas Especiales Antiterrorista. Se identificaron los resultados de las investigaciones. Ocho recomendaciones surgieron de estos hallazgos que pueden ayudar a los militares ecuatorianos a tomar medidas para implementar el entrenamiento de liderazgo fundamental.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».