Competências organizacionais e vantagem competitiva: o desafio da gerência intermediária
Bibliographic record
Abstract
Embora a maior parte dos gerentes reconheça as competências da empresa como fonte importante de vantagem competitiva, muitas organizações encontram dificuldades em identificá-las e avaliá-las. Para os gerentes, competências específicas são, muitas vezes, ambíguas, e a percepção individual sobre elas pode variar muito. Essa falta de especificidade pode ocultar visões distorcidas e errôneas acerca das competências, e, quando isso ocorre com os gerentes de nível intermediário, encarregados da administração rotineira de tais competências, as implicações para a empresa podem ser extremamente graves. Identificamos e examinamos os principais aspectos das competências e a relação existente entre a percepção dos gerentes de nível intermediário sobre elas e o desempenho da empresa. Descrevemos um estudo realizado com gerentes de nível intermediário de 17 empresas em dois setores: o têxtil e o hospitalar. Os resultados indicam a relação entre os aspectos das competências e o êxito da empresa. Além disso, apresentamos um método que pode ser empregado por qualquer empresa, a fim de avaliar suas competências, e indicamos como a gerência pode fazer uso dessa avaliação para aumentar a vantagem competitiva da empresa.
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 | 0.005 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
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".