Uso del área de proceso Service Delivery (SD) de CMMI for services, versión 1.3 como guía para servicios en bibliotecas universitarias en el Valle del Cauca
Bibliographic record
Abstract
Las bibliotecas universitarias en el Valle del Cauca y el resto del mundo, presentan una dinámica cambiante, con diversas propuestas para la adaptación a las exigencias del mundo académico, tecnológico y empresarial. Estas demandas están orientadas por el cumplimiento de modelos de calidad que buscan un ajuste al entorno y exigen unos resultados fijos, es el caso de ISO 9000, Modelo EFQM, modelo FUNDIBEC, entre otros. Otra forma de responder a los nuevos retos del entorno universitario, ha incorporado nuevos paradigmas en la gestión de servicios y recursos de bibliotecas, basados en modelos tecnológicos, es el caso de los Integrated Learning Centers, Informations Commons y Learning Commons, todas propuestas de países como Estados Unidos, Canadá, Inglaterra y España, donde el uso de la tecnología como apoyo a los procesos de enseñanza aprendizaje, investigación y producción del conocimiento, muestran nuevas alternativas. Para lograr la construcción de una guía que lleve a la creación y mejoramiento de servicios de bibliotecas universitarias, se toma como base el área de proceso Service Delivery o SD (Prestación de servicios) de CMMI para servicios, (CMMI-SVC), del Software Engineering Institute; un modelo usado para empresas de software, que usa como base 5 niveles de madurez, donde las empresas llevan a cabo una serie de buenas prácticas, propuestas en 24 áreas de proceso, para tener como resultado deseado, la madurez programada. Se elige esta área de proceso en especial, al encontrar en ella, una base completa orientada a los servicios, respondiendo a la integración de tecnología, recursos humanos, físicos y financieros.
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 | 0.007 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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; 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".