Sistemas de Control de Gestión: mejor usarlos intensivamente para coordinar
Bibliographic record
Abstract
Este artículo contribuye a la discusión de la utilidad de los sistemas de información para la toma de decisiones. Se reportan los resultados de una encuesta a empresas industriales en una economía regional (Córdoba, Argentina), complementada por tres casos confirmatorios, donde se estudió el impacto en el desempeño organizacional de la intensidad y propósito de uso de los mecanismos de la contabilidad gerencial, según como sean usados, ya que la misma información es usada para coordinar (ex-ante) y para controlar (ex-post). Los resultados muestran que la contabilidad de gestión ayuda a reducir la incertidumbre cuando los factores que la generan pueden ser afectados por las decisiones gerenciales. En entornos turbulentos, este artículo muestra una clara asociación entre experiencia con un factor percibido como manejable y la intensidad de uso de los sistemas de control de gestión con fines de coordinación para reducir la incertidumbre, entendida como la diferencia entre la información disponible y la percibida como necesaria para la toma de decisiones acertadas.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".