Impacto de treinamento no trabalho via internet
Bibliographic record
Abstract
Esta pesquisa teve como objetivo testar um modelo reduzido de avaliação de Impacto de Treinamento no Trabalho. Foram realizados dois estudos:(1) Construção e validação estatística de cinco instrumentos de medida: Escalas de Estratégias de Aprendizagem, Reação aos Procedimentos Instrucionais; Reação ao Desempenho do Tutor, Falta de Suporte à Transferência e Impacto em Profundidade; (2) Análise do relacionamento entre as variáveis preditoras referentes às Características da Clientela, Reações ao Treinamento, Falta de Suporte à Transferência e à variável-critério Impacto do Treinamento no Trabalho. As respostas dos participantes às escalas foram submetidas a análises exploratórias dos componentes principais, análise fatorial, de consistência interna, análises de regressão múltipla padrão e stepwise. No Estudo 1, todos os instrumentos apresentaram índices psicométricos satisfatórios. No Estudo 2, as variáveis explicativas de Impacto do Treinamento no Trabalho foram: Falta de Suporte, Estratégias Cognitivas e Comportamentais, Elaboração de um Plano de Negócio e Reação aos Procedimentos. Neste artigo, são discutidas algumas implicações desses resultados.
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 | 0.007 | 0.047 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".