Perfil del personal y su desempeño laboral en la gerencia de creditos de la asociacion mujeres en acción (AMA) , Trujillo - 1er. trimestre del 2017
Bibliographic record
Abstract
El presente estudio se realizó con la finalidad de determinar el “PERFIL DEL PERSONAL Y SU DESEMPEÑO LABORAL EN LA GERENCIA DE CRÉDITOS DE LA ASOCIACIÓN MUJERES EN ACCIÓN (AMA), TRUJILLO - 1ER. TRIMESTRE DEL 2017. El enunciado del problema es: ¿Se ajusta el perfil del personal a su desempeño laboral en la Gerencia de Créditos de la Asociación Mujeres en Acción (AMA), Trujillo – 1er. Trimestre del 2017? Cuya hipótesis de investigación es: El perfil del personal exigido por el puesto se ajusta a su desempeño laboral en la Gerencia de Créditos de la Asociación Mujeres en Acción (AMA). Se utilizó el diseño descriptivo correlacional, empleando la técnica de la encuesta, y como instrumento el cuestionario, el mismo que fue validado por medio de la aplicación del coeficiente de Alfa de Cronbach. Así mismo, se consideró como muestra representativa al personal involucrado directamente en la Gerencia de Créditos de la Asociación Mujeres en Acción (AMA), conformada por un total de 17 trabajadores, para analizar el perfil de puestos y el desempeño laboral existente en la institución. Los resultados de la investigación han determinado que los colaboradores de la Gerencia de créditos en su mayoría se ajustan a los perfiles del puesto y presentan un desempeño laboral entre regular y bueno.
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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".