Planeación Estratégica: Retención del Talento Humano para Mitigar Principalmente la Fuga de Talentos en una Institución de Educación Preescolar en Puerto Rico
Bibliographic record
Abstract
Este proyecto de investigación estratégica fue diseñado para desarrollar una solución a un problema de reclutamiento y retención de talento en una organización, dedicada a ofrecer servicios de educación preescolar, localizada en el pueblo de Trujillo Alto, Puerto Rico. Esta organización ofrece servicios integrales a familias de bajos recursos en ocho pueblos de Puerto Rico. La organización es a su vez, una agencia delegada de un programa matriz en Estados Unidos. Este proyecto se dividió en dos fases. En la primera fase, se presentó la organización y se realizó un análisis FODA. Al concluir el análisis FODA, se identificaron las brechas de la organización. Las principales brechas identificadas fueron la baja en matrícula y la fuga de talento humano. Luego de un análisis detallado, se identificó la fuga de talentos como el problema a solucionar. Una vez identificado la Retención del Talento Humano para Mitigar Principalmente la Fuga de Talentos en una Institución de Educación Preescolar en Puerto Rico como el problema se procede a identificar cuatro posibles soluciones. Se analizan a profundidad las posibles soluciones y se selecciona como solución a trabajar el Desarrollar un programa de Salario Emocional que incluya beneficios no económicos en pro de fortalecer el desempeño laboral. En la segunda fase se analizaron las posibles estrategias para dar solución al problema. El método usado para este propósito fue la Matriz de Planeación Estratégica Cuantitativa (MPEC). Para esta matriz se utilizó la información obtenida del Análisis FODA previamente realizado. La estrategia seleccionada fue Desarrollar un programa de Salario Emocional: que incluya beneficios no económicos en pro de fortalecer el desempeño laboral. Luego se realizó el plan de acción donde se identificaron los pasos: (a) diagnostico a través de una encuesta, (b) tabulación y análisis de resultados, (c) Creación de plan de salario emocional, (d) presentación de plan a los directivos, (e) implementación del plan y (f) evaluación de los resultados. Una vez identificados los pasos de acción se realizar el cronograma y se discuten los roles, responsabilidades, recursos, apoyo organizacional, barreras o resistencias y la evaluación. Para finalizar se hace una reflexión del proceso de creación del plan de acción. Se discutieron la revisión de pares, la conclusión y sus posibles recomendaciones. Las posibles recomendaciones que se presentan son la implementación del plan de salario emocional y llevar a cabo un análisis del sentir de los empleados sobre el liderazgo de la organización. Esto permitirá mejorar la relación patrono-empleado creando un mejor ambiente laboral.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".