Sistema automatizado para evaluar la gestión del conocimiento en las universidades y centros de investigación
Notice bibliographique
Résumé
El conocimiento emerge como una fuerza creciente que puede movilizar e impulsar el desarrollo social, por lo tanto, es necesario, partiendo de los aportes científicos acerca de las regularidades de este proceso y de los elementos que potencian al hombre como transformador de sus realidades, de sí mismo, de su cultura y su sociedad. Poder utilizar nuevos procesos como es el caso de la Gestión del Conocimiento, que posibiliten la formación de individuos, de profesionales, capaces de dar respuesta a las exigencias del mundo contemporáneo. Teniendo en cuenta lo anterior, el presente trabajo propone un sistema automatizado denominado Gestión del Conocimiento en Universidades y Unidades de Investigación (GCUI) por sus siglas en español, para la evaluación de la gestión del conocimiento en instituciones universitarias y científicas. A tales efectos, se utilizaron 40 indicadores propuestos por Inche y Álvarez en 2007, distribuidos en las dimensiones capital humano, capital estructural y capital relacional. El sistema automatizado permite diagnosticar, controlar, medir y comparar el capital intelectual de forma rápida y precisa, el más importante en una organización.
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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 | 0,021 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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.
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 ».