Notice bibliographique
Résumé
Este caso ha sido construido con los aportes de Jeniffer Nova Mercado, administradora de empresa. Agradecemos el testimonio y contribución a esta publicaciónde: Juan Diego Mejia Vicepresidente de Operaciones, Fernando Vélez-Gerente de Compras Estratégicas, Juan Carlos Alvarez-Superintendente de Ingeniería y Proyectos, Elizabeth Haggar-Jefe de Gestión Social, Laura Sierra-Coordinadora de gestión de conocimiento y comunicaciones, Jorge Segrera- Superintendente Administrativo, Oscar Vega-Jefe de Seguridad Industrial, Eduardo Peña-Jefe de Contabilidad, Lazaro Navarro-Superintendente técnico. También agradezco la ayuda en la redacción y diagramación de este caso a Rosario Ariza Garcia maestra en Negocios Internacionales e Integración, por sus valiosos aportes en la revisión. Los casos empresariales se desarrollan exclusivamente para servir como base de discusión en el ámbito educativo; en este sentido no ofrecen respaldo a personas ni organizaciones, no pretenden ilustrar el manejo eficiente o ineficiente de las organizaciones públicas o privadas, ni deben considerarse fuente primaria de información.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,011 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,006 |
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 ».