REFORZAR EL LIDERAZGO EN EL EJÉRCITO ECUATORIANO: CONVERSACIONES DE LIDERAZGO CON MIEMBROS DE LA UNIDAD ANTI-TERRORISTA DE FUERZAS ESPECIALES, GRUPO DE INTELIGENCIA Y CON MIEMBROS DE LA ESCUELA DE MISIONES DE PAZ
Bibliographic record
Abstract
Militares de todo el mundo estan estudiando liderazgo y consideran que este entrenamiento les esta dando una ventaja tanto dentro como fuera del campo de batalla. El proposito de este estudio fue identificar las maneras y medios que los soldados recomiendan para aprender mas sobre topicos a ser incluidos en entrenamiento de liderazgo para personal militar del Ejercito Ecuatoriano. Se recolectaron datos empiricos de personal de la unidad de Fuerzas Especiales Antiterrorista y de unidades de Inteligencia del Ejercito Ecuatoriano y de la Escuela de Mantenimiento de la Paz, la misma que cuenta con personal de las tres ramas de las Fuerzas Armadas del Ecuador: Ejercito, Marina y Fuerza Aerea. Ademas, actividades de investigacion en los formatos de Matriz de Entrevista y Cafe del mundo fueron conducidas con la unidad de Fuerzas Especiales Antiterrorista. Se identificaron los resultados de las investigaciones. Ocho recomendaciones surgieron de estos hallazgos que pueden ayudar a los militares ecuatorianos a tomar medidas para implementar el entrenamiento de liderazgo fundamental.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.015 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".