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Record W4361801517 · doi:10.22490/9789586517355.07

Competencias conversacionales para aumentar la producción de las organizaciones “La atención organizacional del riesgo desde lo conversacional y otras particularidades”

2019· book-chapter· es· W4361801517 on OpenAlexaff
Constanza Abadía García

Bibliographic record

VenueUniversidad Nacional Abierta y a Distancia eBooks · 2019
Typebook-chapter
Languagees
FieldSocial Sciences
TopicEducation and Teacher Training
Canadian institutionsImpact
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPersonaPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.942
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.000
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.002

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.

Opus teacher head0.021
GPT teacher head0.269
Teacher spread0.247 · 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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2019
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