Intellectual capital management of programmers in the software industries of Brazil and Canada
Bibliographic record
Abstract
Este estudo procura identificar, medir e avaliar as práticas dos empregadores do Brasil e do Canadá em relação à gestão do capital intelectual de seus desenvolvedores de software, comumente chamados de programadores. O trabalho condensa, através da revisão e análise dos principais autores do assunto, os pressupostos básicos da boa gestão do capital intelectual. Tais pressupostos foram determinados especificamente para os desenvolvedores de software, que são agentes nucleares na indústria da tecnologia da informação, tecnologia essa que é onipresente em todas as instituições modernas. A partir desses pressupostos básicos, foram definidos 13 Índices de Capital Intelectual, que possibilitaram a criação de um questionário eletrônico disponibilizado na internet, no qual profissionais do Brasil e do Canadá responderam após serem convidados através do disparo em massa de mensagens de e-mail, gerando assim os dados primários. Os 13 Índices de Capital Intelectual propostos são: Índice de Instrução, Índice de Treinamento, Índice do Sistema de Conhecimento Organizacional, Índice Ocupacional, Índice de Satisfação, Índice Motivacional, Índice Vocacional, Índice de Coleguismo, Índice do Poder de Decisão (empowerment), Índice de Contato Direto com Clientes, Índice de Rotatividade, Índice Hierárquico e Índice do Papel Contábil. Através de uma metodologia original proposta pelo autor, os resultados da pesquisa de campo, fartamente ilustrados com gráficos, mostraram que os respondentes do Canadá obtiveram melhor resultado em 7 índices, enquanto que os brasileiros superaram os canadenses nos demais 6 índices.
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 | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".