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Enregistrement W7001088817

Identificación de los principales factores de rotación de los millennials de puestos administrativos en empresas de Lima metropolitana

2020· dissertation· es· W7001088817 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueRepositorio Académico UPC (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas) · 2020
Typedissertation
Languees
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEducational and Organizational Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality (philosophy)Relation (database)Quarter (Canadian coin)Work (physics)Generation xGrandparentGeneration y
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alguna vez y por diferentes motivos la palabra “millennials” ha sido escuchada y leída en distintos ámbitos, ya sean personales, profesionales o académicos. Los miembros de esta generación destacan por su adaptación al cambio, su alta autoestima, su familiaridad con la tecnología y su aporte con nuevas ideas sobre una determinada actividad. Esta generación representa actualmente la cuarta parte de la población peruana, lo que equivale a ocho millones de habitantes, los cuales tienen intereses muy particulares en relación al trabajo, a la calidad de vida y a su desarrollo personal. \nSu capacidad de relacionamiento es distinta a la de otras generaciones, están pendientes de las últimas tendencias de comunicación; la conectividad es parte de su ser, es la generación de la rapidez, del aquí y ahora. Sin embargo, el estar siempre conociendo nuevas tecnologías y nuevos procesos hace que los millennials no se sientan cómodos en una organización que no los rete, sobre todo cuando ya llevan laborando más de dos o tres años. \nAnte ello, la rotación laboral es un problema que todas las organizaciones a nivel mundial deben enfrentar, más aún, las empresas nacionales, donde la mayoría de sus colaboradores son representados por esta generación. Estas empresas deben preguntarse cuál o cuáles son los motivos por el que este personal rota de trabajo en trabajo, no sin antes reconocer en su organización al verdadero millennial para saber el tipo de liderazgo que deben aplicar los jefes para tenerlos y retenerlos dentro de sus equipos. \nEl tiempo para la generación millennial vale mucho, en gran medida porque han crecido viendo a sus padres y abuelos dedicándole la mayor parte de su vida al trabajo, sus familias han vivido para trabajar y esta generación busca cambiar este concepto, en base al equilibrio entre el trabajo y su calidad de vida. \nEl presente trabajo de investigación buscará mediante investigaciones, encuestas, entrevistas, tablas, teorías y cuadros estadísticos conocer cuáles son las razones principales por las que este grupo tiende a cambiar de empresa en el corto plazo y qué acciones deben tomar las organizaciones para retenerlos.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2020
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