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Record W2751821274 · doi:10.24188/rpg.v0i4.541

PERSPECTIVA ESTRATÉGICA EN ORGANIZACIONES DE BASE: CASO JUNTAS DE ACCIÓN COMUNAL

2017· article· es· W2751821274 on OpenAlexaff
Madelín Sánchez Otero, Lilian Stella López Pineda, Luisa Sanchez Otero

Bibliographic record

VenueRevista pensamiento gerencial/Pensamiento gerencial · 2017
Typearticle
Languagees
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicBusiness, Innovation, and Economy
Canadian institutionsEncana (Canada)
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Los cambios recurrentes del entorno generan incertidumbre e inestabilidad a las organizaciones, tanto para organizaciones con ánimo o sin ánimo de lucro, en razón de ello durante décadas las organizaciones con ánimo de lucro han mirado de manera estratégica como crecer y mantenerse en el mercado a través de identificar la situación actual y proyección hacia al futuro. En igual sentido, las organizaciones sin ánimo de lucro en los últimos años vienen utilizando esa mirada estratégica como medio para ser mucho más efectivas en su gestión y sostenibilidad, aunque su fin último es de carácter social. El objetivo de este documento es presentar los hallazgos del estudio realizado sobre planeación estratégica en Juntas de Acción Comunal, ubicadas en la ciudad de Barranquilla- Colombia. Con este propósito se hizo revisión bibliográfica sobre el tema; así mismo se aplicó cuestionario a los presidentes de 50 juntas de juntas de acción comunal, cuyas respuestas fueron tratadas mediante un análisis descriptivo. Los principales resultados reflejan que la perspectiva estratégica es un tema muy incipiente en las organizaciones estudiadas, en tanto sus líderes, solo piensan el día a día y adolecen de las competencias gerenciales. Presentan baja capacidad estratégica para lo interno y poder establecer alianzas urgentes y necesarias para la sostenibilidad de las organizaciones. En conclusión, la perspectiva estratégica representa un desafío para las organizaciones en estudio y desde luego una herramienta para dimensionar estas organizaciones a largo plazo en pro del desarrollo de los territorios.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.158
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0030.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0040.001
Scholarly communication0.0060.002
Open science0.0030.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.003

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.

Opus teacher head0.036
GPT teacher head0.271
Teacher spread0.234 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2017
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