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Enregistrement W4310761290 · doi:10.52080/rvgluz.27.8.32

Selección y evaluación de las herramientas de mejora de procesos

2022· article· es· W4310761290 sur OpenAlexaff
Javier Maya Mendoza, Luis Felipe Llanos Reynoso

Notice bibliographique

RevueRevista Venezolana de Gerencia · 2022
Typearticle
Languees
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueQuality and Supply Management
Établissements canadiensMinistère de l’Emploi et de la Solidarité Sociale (Québec)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La falta o mal uso de herramientas de mejora en la mediana empresa del sector industrial sumado a la sobrevaloración y elección errónea de las mismas originan una mala implementación y poca eficacia en la mejora de procesos. El objetivo de la investigación es evaluar y proponer las herramientas de mejora que logren procesos eficaces en empresas medianas del sector industrial capaces de producir productos y servicios de calidad. La metodología consistió en el diseño, validación y la aplicación de un cuestionario a través de entrevistas estructuradas con expertos en el área de productividad y calidad para identificar y evaluar, mediante una escala de Likert, las herramientas propuestas y en donde se usó el software SPSS-23 para el procesamiento de los datos. La tipología de investigación de este trabajo es del tipo documental-descriptivo, analítico y propositivo. A partir de los resultados se concluye que las herramientas que pertenecen a la ingeniería de calidad son las mejor evaluadas, además de ser utilizadas regularmente en la industria.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,629
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,261 · 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'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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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