habilidades directivas en las instituciones de educación superior. Diseño estratégico con enfoque de liderazgo.
Bibliographic record
Abstract
Las habilidades directivas cobran cada vez más importancia en las Instituciones de Educación Superior, y como consecuencia en el desarrollo profesional de los dirigentes. Dichas habilidades están estrechamente asociadas a la efectividad del liderazgo. Esta situación motivó la ejecución de la presente investigación que tiene como objetivo, evaluar las habilidades directivas de los ejecutivos de la Facultad de Turismo de la Universidad de La Habana, Cuba.
 Para alcanzar este propósito, se emplearon métodos empíricos y teóricos, que permitieron realizar un análisis exhaustivo del estado actual en el que se encuentran las habilidades en los dirigentes. Luego de la identificación y caracterización de su situación mediante métodos cualitativos y cuantitativos, se realizó un análisis de los resultados con el uso de la herramienta de la prospectiva Matriz de Impacto Cruzado Multiplicación Aplicada a una Clasificación (MICMAC). Los alcances comprobaron la existencia de un alto nivel de desarrollo de las habilidades y un estilo de liderazgo predominante generando la propuesta de estrategias de mejora y planes de acción para el desarrollo y formación de las habilidades directivas.
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 | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".