“Propiedades psicométricas de la escala del Síndrome de Boreout –ESB en el área Administrativa de una empresa de Lima, 2018”
Notice bibliographique
Résumé
El presente estudio tuvo como objetivo determinar las propiedades psicométricas del \nSíndrome de Boreout - ESB en personal Administrativo de una empresa de Lima, la \ninvestigación fue de tipo instrumental, con un diseño no experimental transversal, la \nmuestra se conformó por un total de 550 Administrativos. El instrumento que se utilizó \nfue la escala del Síndrome de Boreout – ESB. A fin de confirmar la confiabilidad del \ninstrumento, los ítems agrupados (según el análisis factorial exploratorio) fueron \nsometidos al análisis de confiabilidad por medio del coeficiente de Omega, el cual dio \ncomo resultados valores entre 0.345 a 1.50 indicando que el instrumento cuenta con \níndices de validez moderados según Orozco, Labrador y Palencia (2002). \nLa validez de constructo se midió mediante el análisis factorial con los componentes \nprincipales y rotación varimax; la medida de adecuación muestral Kayser Mayer Olkin \n(KMO) demostró un puntaje de 0.73 y la puntuación de esfericidad de Bartlet de 0.00, \ncon una varianza acumulada de 52.70% en dieciocho factores. \nLa confiabilidad del instrumento se halló mediante el Alfa de Cronbach, lo cual indica \nque los datos obtenidos son moderados obteniendo un resultado de, 0.329 en su escala \ntotal Orozco, Labrador y Palencia (2002).
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 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 | 0,022 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».