GESTÃO DE MUDANÇAS: LIÇÕES APRENDIDAS, PESSOAS E TÉCNICAS NA GESTÃO DE PROJETOS
Bibliographic record
Abstract
A motivação para a implementação de projetos em organizações vem de uma transformação esperada, seja ela por fatores internos, externos ou ambos, e consequentemente gerando mudanças para as pessoas envolvidas direta ou indiretamente. Tais mudanças e o impacto que gera nas pessoas, devem ser observadas e trabalhadas durante a gestão de projetos, dentro de uma efetiva gestão de mudanças, sendo parte fundamental para uma melhor implementação e de sucesso de um projeto. Assim, é crucial realizá-la de maneira estruturada e com metodologias e ferramentas que sejam facilitadores para percorrer o caminho e atingir o resultado esperado. Determinar o sucesso de um projeto vai além da entrega no prazo, de acordo com o escopo, dentro do orçamento e na qualidade esperada. Trata-se de uma experiência completa para as pessoas envolvidas durante esse processo de transformação, impactando fortemente no resultado, o qual ainda que seja mais interno, pode afetar a experiência dos clientes de cada organização.
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 | 0.011 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.004 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".