A mentoria como prática da gestão do conhecimento e da educação corporativa: um desafio possível?
Bibliographic record
Abstract
ResumoO conhecimento passou a ser a nova fonte de riqueza e demanda recursos como acesso e uso da informação.Para não perder competitividade e garantir eficiência operacional sem deixar de inovar e inserir novos conhecimentos em seu processo produtivo, as organizações se pautam pela cultura de aprendizagem, uma vez que a criação do conhecimento é facilitada em ambientes organizacionais de aprendizagem contínua e permanente..A gestão do conhecimento e a aprendizagem em rede se configuram como forma de potencialização dos ativos de conhecimento e se concretizam por meio da educação corporativa ou da universidade corporativa.A gestão do conhecimento e do capital humano assume, muitas vezes, formas não reconhecidas. .O objetivo deste estudo é analisar se o processo de mentoria de uma determinada instituição pública pode ser considerado como uma prática de gestão do conhecimento e do capital humano no sistema de educação corporativa da organização.Embora, no Brasil, o interesse pela mentoria seja relativamente recente, ela já ocorre há décadas em países como Canadá e Estados Unidos.A abordagem desta investigação é qualitativa, com a opção de delineamento de estudo de caso.O caso estudado foi o programa de mentoria organizacional de uma instituição pública federal com forma de coleta de dados documental.De acordo com a literatura levantada para este artigo, o programa pode ser considerado como mentoria formal, organizacional, entre pares, virtual.Analisando o conteúdo do material coletado, sob a ótica dos modos de conversão do conhecimento do modelo SECI de Nonaka e Takeuchi (1997), verifica-se que todos os quatro modos da espiral do conhecimento foram contemplados, possibilitando a integração, compartilhamento e uso do conhecimento de forma a melhorar as competências pessoais e organizacionais, por meio da estratégia da mentoria.Como proposta para futuras pesquisas, visto não haver, ainda, significativos estudos sobre a mentoria organizacional, sugere-se a investigação de processos de mentoring no âmbito das organizações com fins lucrativos em relação à aplicação do modelo SECI.
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 | 0.008 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.030 |
| Scholarly communication | 0.027 | 0.024 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.005 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".