Dilemas Relativos ao Processo de Implantação de um Plano de Carreira, Cargos e Salários
Bibliographic record
Abstract
O caso apresenta uma situação de crise vivenciada por uma empresa que coloca seus dirigentes diante da necessidade de repensar seu plano de cargos, salários e de carreira. Ele está apresentado considerando quatro momentos, afora a introdução, que traz elementos que anunciam o problema e sua resolução. Assim, o primeiro momento, traz a constituição de uma comissão para pensar o plano; o segundo momento, de reunião com a diretoria da empresa; terceiro momento, reunião que apresenta os dilemas e as tensões do caso e o quarto momento, com os encaminhamentos das decisões da personagem principal. Os dados para compor esse caso foram a partir da experiência da autora em pesquisa e consultoria em RH, especialmente no setor educacional. Esse caso tem o objetivo de contribuir para a área de RH com os temas cargos e salários, carreiras e cultura organizacional. Afora isso, associar cultura organizacional ao tema cargos e salários é o desafio desse caso de ensino. Esse caso destina-se a estudantes de graduação ou pós-graduação nas áreas de gestão empresarial e de recursos humanos.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.005 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".