La creatividad y los beneficios que causa aplicar en las empresas para la competitividad empresarial
Bibliographic record
Abstract
La Creatividad no es sólo el proceso de generación de ideas sino también la gestión de las mismas para que se traduzcan en innovaciones que aporten valor a la empresa. Es importante reseñar, la importancia que adquiere la Creatividad a la hora de hacer frente a las situaciones estratégicas, organizativas, competitivas, problemáticas, etc., presentes y futuras que forman parte de la vida empresarial. Cada autor realiza su propia interpretación acerca de la creatividad, pero desde el punto de vista de esta como origen de la innovación la definiríamos como: "Creatividad supone la creación de algo que es original, que es nuevo y por tanto que se sale de lo habitual y de lo cotidiano pero que además es valioso, es decir, tiene un valor, una utilidad para aquellas personas que lo han generado y para su entorno. El término creatividad se puede entender como el proceso de generación de nuevas ideas o como resultado de ese proceso que acaba con la generación de algo novedoso. En resumen, se entiende por Creatividad los procesos encaminados a la generación de esa idea novedosa y útil porque el resultado entendemos que es la innovación, el cambio que se produce en una organización si dicha idea es puesta en marcha."
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.004 |
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".