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Enregistrement W7133407237

Human Talent Management Improvement Plan for the Departmental Institute of Recreation and Sports of Santander-InderSantander

2023· other· es· W7133407237 sur OpenAlexfundno aff
Miguel Angel Barajas Jurado, Oscar David Triana Corzo

Notice bibliographique

RevueUniversidad Industrial de Santander · 2023
Typeother
Languees
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Nuclear Safety Commission
Mots-clésTalent managementRecreationPlan (archaeology)Human beingDevelopment planWork (physics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El Instituto Departamental de Recreación y Deporte de Santander es un ente departamental con el objetivo de coordinar el plan nacional de deporte para contribuir con el desarrollo del deporte y la recreación como elementos fundamentales de la formación personal como comunitario. En el presente trabajo de grado se realizó un plan de mejoramiento de la gestión de talento humano del Instituto Departamental de Recreación y Deporte de Santander-InderSantander. Se comenzó desarrollando un diagnóstico inicial del proceso de GTH recolectando información necesaria, para posteriormente analizarla y evaluarla bajo los lineamientos Comisión Nacional del Servicio Civil (CNSC), la cual plantea un desarrollo de acuerdo a la Guía metodológica para la Gestión del Rendimiento del Modelo Integrado de Planeación y Gestión MIPG. De acuerdo a los resultados obtenidos se presentaron las estrategias de mejoramiento en los procesos con dificultades para contribuir al desarrollo y eficiencia del talento humano en la entidad. Posteriormente, el coordinador de talento humano del instituto evaluó y aprobó las acciones de interés y prioridad para la entidad. Las propuestas desarrolladas abordaron el subproceso de Reclutamiento con un protocolo para convenios universitarios y, el subproceso de Desarrollo y Evaluación con la creación de una evaluación de clima organizacional, capacitación del riesgo psicosocial y dos actualizaciones, de la caracterización del proceso de talento humano y la del formato de ausentismo. Finalmente, se presentaron las conclusiones y recomendaciones del trabajo desarrollado.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,198

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,233 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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