“Propiedades psicométricas de la escala del Síndrome de Boreout –ESB en el área Administrativa de una empresa de Lima, 2018”
Bibliographic record
Abstract
El presente estudio tuvo como objetivo determinar las propiedades psicométricas del \nSíndrome de Boreout - ESB en personal Administrativo de una empresa de Lima, la \ninvestigación fue de tipo instrumental, con un diseño no experimental transversal, la \nmuestra se conformó por un total de 550 Administrativos. El instrumento que se utilizó \nfue la escala del Síndrome de Boreout – ESB. A fin de confirmar la confiabilidad del \ninstrumento, los ítems agrupados (según el análisis factorial exploratorio) fueron \nsometidos al análisis de confiabilidad por medio del coeficiente de Omega, el cual dio \ncomo resultados valores entre 0.345 a 1.50 indicando que el instrumento cuenta con \níndices de validez moderados según Orozco, Labrador y Palencia (2002). \nLa validez de constructo se midió mediante el análisis factorial con los componentes \nprincipales y rotación varimax; la medida de adecuación muestral Kayser Mayer Olkin \n(KMO) demostró un puntaje de 0.73 y la puntuación de esfericidad de Bartlet de 0.00, \ncon una varianza acumulada de 52.70% en dieciocho factores. \nLa confiabilidad del instrumento se halló mediante el Alfa de Cronbach, lo cual indica \nque los datos obtenidos son moderados obteniendo un resultado de, 0.329 en su escala \ntotal Orozco, Labrador y Palencia (2002).
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 | 0.022 | 0.046 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".