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A competência em informação: um fator para superar as barreiras de inovação no contexto da indústria 4.0

2019· article· pt· W3016845034 on OpenAlexaff
Selma Letícia Capinzaiki Ottonicar, Natália Marinho do Nascimento, Camila de Biaggi, Elaine Mosconi

Bibliographic record

VenueRevista Ibero-Americana de Ciência da Informação · 2019
Typearticle
Languagept
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicBig Data and Business Intelligence
Canadian institutionsUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Esse artigo tem como objetivo discutir como a competência em informação pode apoiar as organizações a superar as barreiram que atrapalham o processo de inovação no contexto da Indústria 4.0. O foco é ajudar os professionais a vencer estes desafios por meio da competência em informação. A metodologia é baseada em uma pesquisa bibliográfica, a fim de demonstrar a lacuna teórica sobre competência em informação e Indústria 4.0. Além disso, um quadro foi desenvolvido para explicar a inter-relação de tais conceitos. No final, apresenta-se um modelo conceitual para ajudar os professionais a lidar com as barreiras que prejudicam a inovação das empresas, especialmente aquelas que já estão adotando a tecnologia da Indústria 4.0. As considerações finais demonstram que a competitividade depende da veracidade da informação e da qualidade da inovação. A competência em informação é uma ferramenta fundamental para enfrentar os fatores que prejudiquem a inovação, pois no contexto da Indústria 4.0, os indivíduos precisam ser capacitados para interpretar a informação.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, 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: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.727
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0030.001
Bibliometrics0.0010.004
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0050.008
Open science0.0040.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.035

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 head0.069
GPT teacher head0.324
Teacher spread0.255 · 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 designNot applicable
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

Citations3
Published2019
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