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Modelo de auditoría para evaluar la gestión de mantenimiento de activos físicos

2020· article· es· W3023182425 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

venuePublished in a venue whose home country is Canada.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

VenueConcienciaDigital · 2020
Typearticle
Languagees
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicBusiness, Innovation, and Economy
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesAuditProcess managementComputer sciencePolitical scienceBusinessPhilosophyAccounting

Abstract

fetched live from OpenAlex

La auditoría de mantenimiento permite identificar las oportunidades de mejora en las actividades que esté realizando una empresa para mantener o restaurar a los activos físicos a las condiciones de funcionamiento deseadas por sus usuarios. La finalidad del presente trabajo es proporcionar una herramienta que permita aplicar una auditoría de mantenimiento a cualquier tipo de organización como por ejemplo empresas industriales, hospitales entre otros. El proceso de auditoría propuesto consta de cuatro fases: planear, hacer, verificar y actuar, de acuerdo con las directrices de la norma ISO 19011. Los criterios del instrumento de evaluación se definieron mediante la técnica Delphi y posteriormente se ponderaron mediante la técnica de análisis multicriterio denominada Analytic Hierarchy Process (AHP). Determinado el cuestionario a utilizarse se lo ejecutó de acuerdo con la planificación y se realizó un diagnóstico del estado de la gestión de mantenimiento de una empresa cementera del Ecuador, obteniéndose como resultados de la auditoría 62 conformidades y tres no conformidades, por lo que la empresa alcanzó una valoración del 92%, equivalente a una gestión de mantenimiento “cuasi satisfactoria”. Además, se logró identificar que existe potencial para mejorar aspectos relacionados con: recursos humanos de mantenimiento, control de la gestión de mantenimiento, planificación y programación de mantenimiento, para obtener el 100% de conformidades.

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.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.284
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.001

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.

Opus teacher head0.059
GPT teacher head0.250
Teacher spread0.190 · 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