MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4361801517 · doi:10.22490/9789586517355.07

Competencias conversacionales para aumentar la producción de las organizaciones “La atención organizacional del riesgo desde lo conversacional y otras particularidades”

2019· book-chapter· es· W4361801517 sur OpenAlexaff
Constanza Abadía García

Notice bibliographique

RevueUniversidad Nacional Abierta y a Distancia eBooks · 2019
Typebook-chapter
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Teacher Training
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPersonaPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En este capítulo se presenta un ejercicio basado en una exploración documental sobre tendencias mundiales que, a partir de diferentes posturas teóricas, desde la administración de empresas, la filosofía, la psicología, la sociología y las ciencias de la comunicación, en conjunto con los resultados de investigación de grupos especializados, y en informes elaborados por entidades consultoras con reconocimiento mundial, permiten un análisis desde un enfoque de riesgos. Lo anterior, relacionado con la aparición de afectaciones en las personas por la velocidad que presenta el mundo y el alto volumen de información que se produce y se recibe a través de la conexión con la red global, asociado al rápido avance de las tecnologías en la modernidad, así como el surgimiento de las nuevas generaciones que nutren el ámbito laboral. Las competencias conversacionales son abordadas a partir de la ontología del lenguaje y sus posibilidades como movilizadoras de una comunicación eficaz desde la conversación horizontal, donde el reconocimiento personal pasa por el re-conocimiento del otro y los otros, como colectivo. Dicha propuesta plantea que el liderazgo en las empresas necesita contemplar el coaching ontológico y lo conversacional, como una opción que consolide la identidad con los valores de las organizaciones, aporte a la formulación de proyectos comunes, de manera que, concibiendo al otro como un igual y legítimo otro, se fortalezcan los equipos de trabajo hacia la mejora continua y el incremento de la producción en empresas y organizaciones.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,002

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUniversidad Nacional Abierta y a Distancia eBooksMême sujetEducation and Teacher TrainingTravaux en français237 207