Capital humano e innovación en el sector salud. Una revisión sistemática de literatura y análisis cienciométrico
Bibliographic record
Abstract
El objetivo de este trabajo es explorar los elementos clave del capital humano y la innovación en el sector salud por medio de la revisión sistemática de literatura y el análisis cienciométrico. Los resultados muestran que el tema se agrupa en conjuntos afines como el recurso humano, la organización y la administración, las vinculaciones y el entorno económico. Asimismo, hay evidencia de un incremento de la temática. En los indicadores destaca la Universidad de Toronto, el artículo científico como documento más común, las áreas de las ciencias sociales y medicina y Estados Unidos. El análisis se limitó a dos bases de datos. Para futuras investigaciones, se sugiere la ampliación del estudio a un mayor número de bases de datos. Los resultados implican una agenda de trabajo para la política empresarial y un área de oportunidad para los empresarios. Este trabajo es novedoso por las técnicas metodológicas y porque aporta valor al estado del arte. Se concluye que el recurso humano representa la fuente más importante de conocimientos organizacionales y la fuente más valiosa de innovación en el sector salud.
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 | 0.012 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.014 | 0.022 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".