Análise das competências necessárias aos membros do colegiado pleno do Programa de Pós-graduação em Administração universitária da UFSC para a realização das ações previstas em seu planejamento estratégico
Bibliographic record
Abstract
Este estudo objetiva identificar as competências necessárias dos membros do Colegiado Pleno do Programa de Pós-Graduação em Administração Universitária da UFSC para a realização das ações previstas em seu planejamento estratégico. O trabalho se justifica pela necessidade de aprofundamento dos estudos sobre Gestão por Competências no campo das universidades, ao buscar avançar nas discussões sobre o tema e desenvolver novas implicações no que diz respeito às competências necessárias de membros de colegiado em programas de pós-graduação. Buscou-se identificar as ações previstas no planejamento estratégico do PPGAU/UFSC; definir as competências previstas no planejamento estratégico do Programa; mapear as competências dos membros de seu Colegiado Pleno e sugerir ações de encaminhamento para os gestores e membros envolvidos nas ações estratégicas. Quanto à metodologia, trata-se de uma pesquisa de abordagem qualitativa, estudo de caso, com pesquisas bibliográfica e documental, sendo utilizadas entrevista e análise de conteúdo. Os resultados da pesquisa evidenciam uma quantidade considerável de competências que foram apontadas e validadas pelos entrevistados e pela Coordenação do PPGAU/UFSC, o que indica a minuciosidade das ações do serviço público e a seleção dos indivíduos mais adequados para executar as ações que culminam nos objetivos do planejamento estratégico. As conclusões sugerem a gestão por competências como requisito fundamental para o atingimento da excelência no âmbito das instituições universitárias e que contribuições científicas são indispensáveis aos gestores acadêmicos para ampliar o leque de ferramentas disponíveis para o exercício profissionalizado no cotidiano da gestão universitária.
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 | 0.006 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| 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".