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Record W4310761312 · doi:10.52080/rvgluz.27.8.5

Nuevas tecnologías y organizaciones del sector público en Perú

2022· article· es· W4310761312 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueRevista Venezolana de Gerencia · 2022
Typearticle
Languagees
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicBusiness, Innovation, and Economy
Canadian institutionsSimon Fraser University
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.555
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.001

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.

Opus teacher head0.023
GPT teacher head0.210
Teacher spread0.188 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it