Improvement of the human talent management process for the Paipa Municipal Council
Notice bibliographique
Résumé
En el presente trabajo de grado se llevó a cabo el mejoramiento del proceso de gestión del talento humano para la Alcaldía Municipal de Paipa. Inicialmente se hizo una revisión completa para determinar la forma de elaborar el plan de mejoramiento. Luego, se llevó a cabo el diagnóstico en la institución de acuerdo a los lineamientos de la Comisión Nacional del Servicio Civil (CNSC), esta plantea la metodología establecida para su desarrollo través de la Guía metodológica para la Gestión del Rendimiento del Modelo Integrado de Planeación y Gestión MIPG. A partir de sus resultados se elaboraron las propuestas a implementar dentro de la institución. Posteriormente, se validaron y aprobaron las propuestas por parte de los encargados de la institución y se procedió a realizar su implementación. Las mejoras propuestas abordan la gestión estratégica de la institución, el desarrollo del plan de capacitación para el año 2022 y la creación del proceso de inducción, la implementación del sistema de evaluación del desempeño de acuerdo a los lineamientos de la CNSC para los empleados con cargos directivos, el mejoramiento del proceso de atención de PQRS y la mejoras en el programa de retiro bajo la creación del plan de desvinculación asistida. También, Dentro del desarrollo del plan de mejoramiento se desarrollaron diversos herramientas ofimáticas y matrices de evaluación que permitirán una adecuada gestión de las mejoras implementadas. Posteriormente, se desarrollaron indicadores para la evaluación y control de las mejoras implementadas y se volvió a aplicar el formato propuesto por MIPG obteniendo mejoras obteniendo una calificación de 78,2 con un aumento de 6,4 con la calificación obtenida en el diagnóstico inicial (71,8). Finalmente, se presentaron las conclusiones y recomendaciones del trabajo desarrollado.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 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 tête enseignante, 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 ».