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Historia de la Evaluación de Equipos de Trabajo

El reconocimiento y el estudio de un grupo de individuos en la cúspide de la toma de decisiones estratégicas en las organizaciones comenzó en la década de 1960, con referencias a los grupos de altos directivos, identificados como coaliciones dominantes, o círculos internos. Aunque se puede decir que el director general (CEO) de una organización ejerce la mayor parte de la influencia como estratega y como cabeza de cartel, desde hace décadas se reconoce que incluir a la “élite” de altos directivos que impulsa la estrategia en toda la estructura y el funcionamiento de una organización tiene más valor predictivo sobre los resultados de la organización que el del CEO por sí solo. Además, el estudio de los grupos de altos directivos se basa en las teorías conductuales relacionadas de la Escuela Carnegie, según las cuales la toma de decisiones complejas es el resultado de factores conductuales idiosincrásicos, más que de la mera maximización económica. Aunque es ciertamente concebible que las configuraciones de las características de los equipos de alta dirección, como los antecedentes funcionales en finanzas, puedan explicar una mayor prevalencia del comportamiento de adquisición, también es probable que una empresa con una amplia directiva y visión del CEO para el crecimiento a través de adquisiciones pueda configurar un equipos de alta dirección con una experiencia en la financiación de esos esfuerzos, y así atraer a los ejecutivos con esa experiencia.

Agencias de Evaluación de la Producción Investigadora

Agencias de Evaluación de la Producción Investigadora Este elemento es una expansión del contenido de los cursos y guías de Lawi. Ofrece hechos, comentarios y análisis sobre este tema. [aioseo_breadcrumbs] En España, la Ley Orgánica de Universidades y el actual sistema de ciencia e innovación en España dejan en manos de agencias nacionales y autonómicas … Leer más

Evaluación del Desempeño

Esta entrada se ocupa de la cuestión de cómo comparar la idoneidad de las técnicas alternativas de aprendizaje automático para la inducción en un dominio determinado. Dividir el conjunto de ejemplos preclasificados al azar en dos subconjuntos (uno para la inducción, el otro para la prueba) puede no ser lo mejor, especialmente si el conjunto de formación es pequeño; la división aleatoria puede entonces dar lugar a subconjuntos que no representen adecuadamente el dominio dado. Para obtener resultados más fiables, es necesario repetir las ejecuciones aleatorias. En el presente texto se abordan ambas cuestiones, explicando criterios alternativos para cuantificar el rendimiento (véase una definición en el diccionario y más detalles, en la plataforma general, sobre rendimientos) de los clasificadores y luego se examinan algunas estrategias utilizadas comúnmente en la evaluación experimental de los algoritmos de aprendizaje por máquina.

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