Gestión del talento humano: Generadoras de ventajas competitivas en las organizaciones educativas
Notice bibliographique
Résumé
En la actualidad las instituciones educativas se desenvuelven en un mercado altamente competitivo y global, por lo cual deben buscar una forma de diferenciarse, para crear una ventaja competitiva. Ante las nuevas tendencias en la manera de administrar a las organizaciones un punto que puede ser el diferenciador es la gestión del talento humano, ya que un personal motivado, preparado, leal y comprometido es lo que hará que el servicio educativo sea de calidad, es por ello que el objetivo de este capítulo está orientado a identificar los factores estratégicos con los cuales las instituciones educativas cuentan para desarrollar su ventaja competitiva, los autores como De Luna (2008), Chiavenato (2009) González (2019) y Mora et al., (2020) han investigado sobre la variable abordada por lo que serán algunas de sus teorías en las que se apoyara el estudio, el abordaje metodológico se hizo desde un enfoque cualitativo, con diseño documental y alcance descriptivo. El análisis de los resultados arrojó que lideres inspiradores y transformadores junto a una gestión del talento humano eficaz, son algunos de los factores estratégicos para la creación de ventajas competitivas, permitiendo llegar a la conclusión que las instituciones educativas, para poder cumplir con su misión y ser reconocidas en el sector por su calidad y responsabilidad, deben enfocarse en esos factores estratégicos.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».