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Enregistrement W7070820871

Proposição de uma estrutura de indicadores para apoiar a gestão dos ativos intangíveis de capital intelectual em IFES

2018· dissertation· pt· W7070820871 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2018
Typedissertation
Languept
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMachine Learning in Bioinformatics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidade Federal do Rio Grande do SulConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoPró-Reitoria de Pesquisa, Universidade Federal do Rio Grande do SulCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorCanadian Imperial Bank of Commerce
Mots-clésContext (archaeology)Capital (architecture)State of art
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A sociedade está cada vez mais competitiva e baseada no conhecimento. Neste sentido, ganha significativa importância o estudo dos ativos intangíveis relacionados ao conhecimento, como pesquisa, inovação, relacionamentos, denominados Capital Intelectual (CI). Nos anos 90 surgem as primeiras experiências no ambiente industrial de identificar e mensurar estes ativos intangíveis, identificados como diferencial competitivo. Na virada do século, as instituições de ensino superior (IES) e centros de pesquisa também passam a perceber a importância da avaliação do CI, uma vez que estes ativos intangíveis são ao mesmo tempo seus principais insumos e também seus resultados. A partir de então, a literatura aponta diversas iniciativas para identificar, mensurar e gerir o CI das IES, entre outras motivações como forma de agregar valor às suas atividades de produção e disseminação do conhecimento. É neste contexto que se insere este trabalho que busca propor uma estrutura de indicadores para apoiar a gestão dos ativos intangíveis de CI das Instituições Federais de Ensino Superior (IFES) A partir da revisão da literatura foi possível identificar características comuns às iniciativas existentes, em particular às relacionadas ao ambiente acadêmico. Com base nestas características optou-se pela divisão do CI em 3 componentes: humano, organizacional e relacional. Cada um destes componentes foi dividido em diferentes elementos intangíveis, e estes em indicadores. Durante a etapa de construção da proposta de estrutura foi necessário fazer alguns ajustes de forma a alinhar as experiências internacionais com a realidade das IFES brasileiras. Como forma de testar a eficiência da proposta foi realizado um estudo aplicado na Universidade Federal do Rio Grande do Sul. O resultado deste estudo aplicado possibilitou a avaliação da estrutura e dos indicadores, ajustados ao contexto particular da instituição. Além disso, foi possível sugerir algumas formas de análise dos indicadores apurados, bem como identificar o peso de cada um deles no contexto da instituição.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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