Nuevas tecnologías y organizaciones del sector público en Perú
Bibliographic record
Abstract
Las nuevas tecnologías de la llamada cuarta revolución industrial introducen profundos cambios en todas las áreas de la sociedad. En la gestión pública, estas herramientas representan grandes oportunidades para mejorar la atención al ciudadano y la prestación de servicios. Sin embargo, las dificultades de la sociedad latinoamericana y peruana representan grandes obstáculos para la aplicación de estos nuevos procesos a lo interno de las organizaciones del sector público. El objetivo de este trabajo precisar el uso de las nuevas tecnologías en organizaciones del sector público peruano. La investigación corresponde a un estudio descriptivo y de campo para lo cual se aplicó un cuestionario a los gerentes y usuarios de organizaciones públicas de Perú. Los resultados arrojaron que gran parte de los gerentes desconoce la importancia de estas nuevas tecnologías y, por otro lado, gran parte de la población desconoce de qué se tratan estas nuevas herramientas. En el ámbito organizacional, los principales usos que estas herramientas poseen están vinculados con la toma de decisiones, el procesamiento de datos y la multiposesión de información. Perú se encuentra en la fase inicial de aplicación de estas tecnologías.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".