Competencias conversacionales para aumentar la producción de las organizaciones “La atención organizacional del riesgo desde lo conversacional y otras particularidades”
Bibliographic record
Abstract
En este capítulo se presenta un ejercicio basado en una exploración documental sobre tendencias mundiales que, a partir de diferentes posturas teóricas, desde la administración de empresas, la filosofía, la psicología, la sociología y las ciencias de la comunicación, en conjunto con los resultados de investigación de grupos especializados, y en informes elaborados por entidades consultoras con reconocimiento mundial, permiten un análisis desde un enfoque de riesgos. Lo anterior, relacionado con la aparición de afectaciones en las personas por la velocidad que presenta el mundo y el alto volumen de información que se produce y se recibe a través de la conexión con la red global, asociado al rápido avance de las tecnologías en la modernidad, así como el surgimiento de las nuevas generaciones que nutren el ámbito laboral. Las competencias conversacionales son abordadas a partir de la ontología del lenguaje y sus posibilidades como movilizadoras de una comunicación eficaz desde la conversación horizontal, donde el reconocimiento personal pasa por el re-conocimiento del otro y los otros, como colectivo. Dicha propuesta plantea que el liderazgo en las empresas necesita contemplar el coaching ontológico y lo conversacional, como una opción que consolide la identidad con los valores de las organizaciones, aporte a la formulación de proyectos comunes, de manera que, concibiendo al otro como un igual y legítimo otro, se fortalezcan los equipos de trabajo hacia la mejora continua y el incremento de la producción en empresas y organizaciones.
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 | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.002 |
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".