Conflictos laborales en las empresas comerciales e industriales en el Ecuador
Bibliographic record
Abstract
Con el objeto de tener una visión amplia sobre los conflictos laborales, fue necesario realizar investigaciones en dos empresas que demostraban tener problemas en su funcionamiento, investigación realizada en la planta de producción de muebles de madera “El Laurel” y la comercializadora de alimentos “La Basta”, las mismas que contaban con más de cincuenta empleados entre oficinistas, personal de servicio, operadores y obreros, las cuales se encuentran ubicadas en la ciudad de Riobamba, provincia de Chimborazo, república del Ecuador. Para obtener todo tipo de información en las relaciones laborales, se preparó un cronograma de trabajo y un cuestionario a fin de separar los tipos de conflictos que se los denominó “Conflictos entre los Empleadores”, “Conflictos entre los Empleadores y Trabajadores” y “Conflictos entre los Trabajadores”, como así los selecciona José Dávalos en su libro. De toda la información recopilada, fue necesario estructurar el Árbol de Problemas, un instrumento utilizado en Planificación estratégica y de éste se pudo elaborar el Árbol de Objetivos, con lo cual se visualizó con claridad y en detalle los conflictos existentes en las dos empresas de nuestra investigación, cuyo resultado nos dio que existían una serie de infracciones de carácter legal, violando la Ley de Compañías y los Códigos de Trabajo, Civil y Penal, ante lo cual se procedió a la prestación de asesoramiento de carácter Legal y Administrativo, y de esta manera, se logró legalizar las empresas, establecer normas y fundamentalmente socializar ciertos mandatos para corregir el comportamiento de todos los miembros de las empresas con la finalidad de buscar su armonía y consecuentemente la estabilidad , desarrollo organizacional y un ambiente de control adecuado
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.003 |
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 teacher head, 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".