Impacto de los estilos de liderazgo en el clima institucional del Bachillerato de la Unidad Educativa María Auxiliadora de Riobamba
Bibliographic record
Abstract
El presente trabajo describe dos variables que son claves en toda organización: estilos de liderazgo y clima institucional. Se analizan los factores que intervienen y el impacto del liderazgo que ejercen los miembros de la comunidad educativa en el clima institucional. Para este propósito, se revisan diferentes teorías de liderazgo de varios autores que ponen en evidencia la calidad y calidez del clima percibido por sus miembros, teorías que reflejan la conducta de las personas, manifestadas a través de la diversidad de estilos, los mismos que han sido seleccionados según la clasificación propuesta por Bass y Avolio en: transformacional, transaccional y laissez-faire. (dejar hacer, dejar pasar). El enfoque mixto cualitativo y cuantitativo con un alcance de tipo descriptivo correlacional hace ver que los estilos de liderazgo que se practican en el establecimiento, inciden en el clima institucional provocando un ambiente agradable, motivador, alegre, familiar con sentido de pertenencia; o negativo, desmotivador e indiferente. Cuanto más democrático, participativo y transformacional es el estilo de liderazgo; más cálido, familiar y de confianza es el ambiente en la institución.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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".