Los valores organizacionales: referencia para la evaluación de la productividad

La investigación tiene como objetivo establecer los valores organizacionales que afectan la productividad. El trabajo empírico se desarrolló en una muestra intencional de 142 PYMES del sector metalmecánico de Venezuela. Se consultó a un panel de expertos a fin de determinar la importancia relativa de estos valores en la productividad. Fueron sometidos a evaluación 22 valores. Los valores que resultaron más importantes son: Recurso Humano, Calidad, Trabajo en equipo, Responsabilidad y Seguridad. Se recomienda a la PYME metalmecánica Venezolana, orientar esfuerzos hacia la promoción y puesta en práctica de este Sistema de Valores, pues tan sólo Recurso Humano y Calidad son los valores que tienen una mayor presencia en sus filosofías de gestión.

Carbon allocation in north-western Amazon forests (Colombia)

Los estudios sobre la asignación del carbono en los ecosistemas forestales proporcionan información esencial para la comprensión de las diferencias espaciales y temporales en el ciclo del carbono de tal forma que pueden aportar información a los modelos y, así predecir las posibles respuestas de los bosques a los cambios en el clima. Dentro de este contexto, los bosques Amazónicos desempeñan un papel particularmente importante en el balance global del carbono; no obstante, existen grandes incertidumbres en cuanto a los controles abióticos en las tasas de la producción primaria neta (PPN), la asignación de los productos de la fotosíntesis a los diferentes componentes o compartimentos del ecosistema (aéreo y subterráneo) y, cómo estos componentes de la asignación del carbono responden a eventos climáticos extremos. El objetivo general de esta tesis es analizar los componentes de la asignación del carbono en bosques tropicales maduros sobre suelos contrastantes, que crecen bajo condiciones climáticas similares en dos sitios ubicados en la Amazonia noroccidental (Colombia): el Parque Natural Nacional Amacayacu y la Estación Biológica Zafire. Con este objetivo, realicé mediciones de los componentes de la asignación del carbono (biomasa, productividad primaria neta, y su fraccionamiento) a nivel ecosistémico y de la dinámica forestal (tasas anuales de mortalidad y reclutamiento), a lo largo de ocho años (20042012) en seis parcelas permanentes de 1 hectárea establecidas en cinco tipos de bosques sobre suelos diferentes (arcilloso, franco-arcilloso, franco-arcilloso-arenoso, franco-arenoso y arena-francosa). Toda esta información me permitió abordar preguntas específicas que detallo a continuación. En el Capítulo 2 evalúe la hipótesis de que a medida que aumenta la fertilidad del suelo disminuye la cantidad del carbono asignado a la producción subterránea (raíces finas con diámetro <2 mm). Y para esto, realicé mediciones de la masa y la producción de raíces finas usando dos métodos: (1) el de los cilindros de crecimiento y, (2) el de los cilindros de extracción secuencial. El monitoreo se realizó durante 2.2 años en los bosques con suelos más contrastantes: arcilla y arena-francosa. Encontré diferencias significativas en la masa de raíces finas y su producción entre los bosques y, también con respecto a la profundidad del suelo (010 y 1020 cm). El bosque sobre arena-francosa asignó más carbono a las raíces finas que el bosque sobre arcillas. La producción de raíces finas en el bosque sobre arena-francosa fue dos veces más alta (media ± error estándar = 2.98 ± 0.36 y 3.33 ± 0.69 Mg C ha1 año1, con el método 1 y 2, respectivamente), que para el bosque sobre arcillas, el suelo más fértil (1.51 ± 0.14, método 1, y desde 1.03 ± 0.31 a 1.36 ± 0.23 Mg C ha1 año1, método 2). Del mismo modo, el promedio de la masa de raíces finas fue tres veces mayor en el bosque sobre arena-francosa (5.47 ± 0.17 Mg C ha1) que en el suelo más fértil (de 1.52 ± 0.08 a 1.82 ± 0.09 Mg C ha1). La masa de las raíces finas también mostró un patrón temporal relacionado con la lluvia, mostrando que la producción de raíces finas disminuyó sustancialmente en el período seco del año 2005. Estos resultados sugieren que los recursos del suelo pueden desempeñar un papel importante en los patrones de la asignación del carbono entre los componentes aéreo y subterráneo de los bosques tropicales; y que el suelo no sólo influye en las diferencias en la masa de raíces finas y su producción, sino que también, en conjunto con la lluvia, sobre la estacionalidad de la producción. En el Capítulo 3 estimé y analicé los tres componentes de la asignación del carbono a nivel del ecosistema: la biomasa, la productividad primaria neta PPN, y su fraccionamiento, en los mismos bosques del Capítulo 2 (el bosque sobre arcillas y el bosque sobre arena-francosa). Encontré diferencias significativas en los patrones de la asignación del carbono entre los bosques; el bosque sobre arcillas presentó una mayor biomasa total y aérea, así como una PPN, que el bosque sobre arena-francosa. Sin embargo, la diferencia entre los dos bosques en términos de la productividad primaria neta total fue menor en comparación con las diferencias entre la biomasa total de los bosques, como consecuencia de las diferentes estrategias en la asignación del carbono a los componentes aéreo y subterráneo del bosque. La proporción o fracción de la PPN asignada a la nueva producción de follaje fue relativamente similar entre los dos bosques. Nuestros resultados de los incrementos de la biomasa aérea sugieren una posible compensación entre la asignación del carbono al crecimiento de las raíces finas versus el de la madera, a diferencia de la compensación comúnmente asumida entre la parte aérea y la subterránea en general. A pesar de estas diferencias entre los bosques en términos de los componentes de la asignación del carbono, el índice de área foliar fue relativamente similar entre ellos, lo que sugiere que el índice de área foliar es más un indicador de la PPN total que de la asignación de carbono entre componentes. En el Capítulo 4 evalué la variación espacial y temporal de los componentes de la asignación del carbono y la dinámica forestal de cinco tipos e bosques amazónicos y sus respuestas a fluctuaciones en la precipitación, lo cual es completamente relevante en el ciclo global del carbono y los procesos biogeoquímicos en general. Estas variaciones son así mismo importantes para evaluar los efectos de la sequía o eventos extremos sobre la dinámica natural de los bosques amazónicos. Evalué la variación interanual y la estacionalidad de los componentes de la asignación del carbono y la dinámica forestal durante el periodo 2004−2012, en cinco bosques maduros sobre diferentes suelos (arcilloso, franco-arcilloso, franco-arcilloso-arenoso, franco-arenoso y arena-francosa), todos bajo el mismo régimen local de precipitación en la Amazonia noroccidental (Colombia). Quería examinar sí estos bosques responden de forma similar a las fluctuaciones en la precipitación, tal y como pronostican muchos modelos. Consideré las siguientes preguntas: (i) ¿Existe una correlación entre los componentes de la asignación del carbono y la dinámica forestal con la precipitación? (ii) ¿Existe correlación entre los bosques? (iii) ¿Es el índice de área foliar (LAI) un indicador de las variaciones en la producción aérea o es un reflejo de los cambios en los patrones de la asignación del carbono entre bosques?. En general, la correlación entre los componentes aéreo y subterráneo de la asignación del carbono con la precipitación sugiere que los suelos juegan un papel importante en las diferencias espaciales y temporales de las respuestas de estos bosques a las variaciones en la precipitación. Por un lado, la mayoría de los bosques mostraron que los componentes aéreos de la asignación del carbono son susceptibles a las fluctuaciones en la precipitación; sin embargo, el bosque sobre arena-francosa solamente presentó correlación con la lluvia con el componente subterráneo (raíces finas). Por otra parte, a pesar de que el noroeste Amazónico es considerado sin una estación seca propiamente (definida como <100 mm meses −1), la hojarasca y la masa de raíces finas mostraron una alta variabilidad y estacionalidad, especialmente marcada durante la sequía del 2005. Además, los bosques del grupo de suelos francos mostraron que la hojarasca responde a retrasos en la precipitación, al igual que la masa de raíces finas del bosque sobre arena-francosa. En cuanto a la dinámica forestal, sólo la tasa de mortalidad del bosque sobre arena-francosa estuvo correlacionada con la precipitación (ρ = 0.77, P <0.1). La variabilidad interanual en los incrementos en el tallo y la biomasa de los individuos resalta la importancia de la mortalidad en la variación de los incrementos en la biomasa aérea. Sin embargo, las tasas de mortalidad y las proporciones de individuos muertos por categoría de muerte (en pie, caído de raíz, partido y desaparecido), no mostraron tendencias claras relacionadas con la sequía. Curiosamente, la hojarasca, el incremento en la biomasa aérea y las tasas de reclutamiento mostraron una alta correlación entre los bosques, en particular dentro del grupo de los bosques con suelos francos. Sin embargo, el índice de área foliar estimado para los bosques con suelos más contrastantes (arcilla y arena-francosa), no presentó correlación significativa con la lluvia; no obstante, estuvo muy correlacionado entre bosques; índice de área foliar no reflejó las diferencias en la asignación de los componentes del carbono, y su respuesta a la precipitación en estos bosques. Por último, los bosques estudiados muestran que el noroeste amazónico es susceptible a fenómenos climáticos, contrario a lo propuesto anteriormente debido a la ausencia de una estación seca propiamente dicha. ABSTRACT Studies of carbon allocation in forests provide essential information for understanding spatial and temporal differences in carbon cycling that can inform models and predict possible responses to changes in climate. Amazon forests play a particularly significant role in the global carbon balance, but there are still large uncertainties regarding abiotic controls on the rates of net primary production (NPP) and the allocation of photosynthetic products to different ecosystem components; and how the carbon allocation components of Amazon forests respond to extreme climate events. The overall objective of this thesis is to examine the carbon allocation components in old-growth tropical forests on contrasting soils, and under similar climatic conditions in two sites at the Amacayacu National Natural Park and the Zafire Biological Station, located in the north-western Amazon (Colombia). Measurements of above- and below-ground carbon allocation components (biomass, net primary production, and its partitioning) at the ecosystem level, and dynamics of tree mortality and recruitment were done along eight years (20042012) in six 1-ha plots established in five Amazon forest types on different soils (clay, clay-loam, sandy-clay-loam, sandy-loam and loamy-sand) to address specific questions detailed in the next paragraphs. In Chapter 2, I evaluated the hypothesis that as soil fertility increases the amount of carbon allocated to below-ground production (fine-roots) should decrease. To address this hypothesis the standing crop mass and production of fine-roots (<2 mm) were estimated by two methods: (1) ingrowth cores and, (2) sequential soil coring, during 2.2 years in the most contrasting forests: the clay-soil forest and the loamy-sand forest. We found that the standing crop fine-root mass and its production were significantly different between forests and also between soil depths (0–10 and 10–20 cm). The loamysand forest allocated more carbon to fine-roots than the clay-soil forest, with fine-root production in the loamy-sand forest twice (mean ± standard error = 2.98 ± 0.36 and 3.33 ± 0.69 Mg C ha −1 yr −1, method 1 and 2, respectively) as much as for the more fertile claysoil forest (1.51 ± 0.14, method 1, and from 1.03 ± 0.31 to 1.36 ± 0.23 Mg C ha −1 yr −1, method 2). Similarly, the average of standing crop fine-root mass was three times higher in the loamy-sand forest (5.47 ± 0.17 Mg C ha1) than in the more fertile soil (from 1.52 ± 0.08 a 1.82 ± 0.09 Mg C ha1). The standing crop fine-root mass also showed a temporal pattern related to rainfall, with the production of fine-roots decreasing substantially in the dry period of the year 2005. These results suggest that soil resources may play an important role in patterns of carbon allocation of below-ground components, not only driven the differences in the biomass and its production, but also in the time when it is produced. In Chapter 3, I assessed the three components of stand-level carbon allocation (biomass, NPP, and its partitioning) for the same forests evaluated in Chapter 2 (clay-soil forest and loamy-sand forest). We found differences in carbon allocation patterns between these two forests, showing that the forest on clay-soil had a higher aboveground and total biomass as well as a higher above-ground NPP than the loamy-sand forest. However, differences between the two types of forests in terms of stand-level NPP were smaller, as a consequence of different strategies in the carbon allocation of above- and below-ground components. The proportional allocation of NPP to new foliage production was relatively similar between the two forests. Our results of aboveground biomass increments and fine-root production suggest a possible trade-off between carbon allocation to fine-roots versus wood growth (as it has been reported by other authors), as opposed to the most commonly assumed trade-off between total above- and below-ground production. Despite these differences among forests in terms of carbon allocation components, the leaf area index showed differences between forests like total NPP, suggesting that the leaf area index is more indicative of total NPP than carbon allocation. In Chapter 4, I evaluated the spatial and temporal variation of carbon allocation components and forest dynamics of Amazon forests as well as their responses to climatic fluctuations. I evaluated the intra- and inter-annual variation of carbon allocation components and forest dynamics during the period 2004−2012 in five forests on different soils (clay, clay-loam, sandy-clay-loam, sandy-loam and loamy-sand), but growing under the same local precipitation regime in north-western Amazonia (Colombia). We were interested in examining if these forests respond similarly to rainfall fluctuations as many models predict, considering the following questions: (i) Is there a correlation in carbon allocation components and forest dynamics with precipitation? (ii) Is there a correlation among forests? (iii) Are temporal responses in leaf area index (LAI) indicative of variations of above-ground production or a reflection of changes in carbon allocation patterns among forests?. Overall, the correlation of above- and below-ground carbon allocation components with rainfall suggests that soils play an important role in the spatial and temporal differences of responses of these forests to rainfall fluctuations. On the one hand, most forests showed that the above-ground components are susceptible to rainfall fluctuations; however, there was a forest on loamy-sand that only showed a correlation with the below-ground component (fine-roots). On the other hand, despite the fact that north-western Amazonia is considered without a conspicuous dry season (defined as <100 mm month−1), litterfall and fine-root mass showed high seasonality and variability, particularly marked during the drought of 2005. Additionally, forests of the loam-soil group showed that litterfall respond to time-lags in rainfall as well as and the fine-root mass of the loamy-sand forest. With regard to forest dynamics, only the mortality rate of the loamy-sand forest was significantly correlated with rainfall (77%). The observed inter-annual variability of stem and biomass increments of individuals highlighted the importance of the mortality in the above-ground biomass increment. However, mortality rates and death type proportion did not show clear trends related to droughts. Interestingly, litterfall, above-ground biomass increment and recruitment rates of forests showed high correlation among forests, particularly within the loam-soil forests group. Nonetheless, LAI measured in the most contrasting forests (clay-soil and loamysand) was poorly correlated with rainfall but highly correlated between forests; LAI did not reflect the differences in the carbon allocation components, and their response to rainfall on these forests. Finally, the forests studied highlight that north-western Amazon forests are also susceptible to climate fluctuations, contrary to what has been proposed previously due to their lack of a pronounced dry season.

Modelo explicativo de la relación entre productividad y valores organizacionales, en la PYME del sector metalúrgico y minero de Venezuela

Como consecuencia de los procesos de globalización el mundo empresarial está sometido a constantes cambios que han originado la necesidad en las empresas de evaluar su funcionamiento, con el objeto de adecuar su gestión a las mejores prácticas gerenciales y operativas, en función de adaptarse a las exigencias presentes en los escenarios en que están inmersas. La presente investigación tiene como propósito desarrollar un modelo explicativo de la relación entre la productividad y los valores organizacionales, teniendo como premisa los distintos planteamientos o teorías que destacan la importancia que tienen los valores organizacionales para que las empresas logren sus metas. Específicamente se tomó como referencia la clasificación de los valores organizacionales, que contempla el modelo de gestión de Dirección por Valores (DPV), de García y Dolan (2001). Las PYMES, al considerar el efecto que tienen los valores organizacionales en la productividad, pueden apoyar su gestión a través del compromiso de las personas para lograr los resultados de productividad que quieren o necesitan alcanzar. El abordaje del estudio se ha basado en la investigación explicativa, a través de la cual se exponen las razones de ocurrencia de un fenómeno o se muestran los mecanismos por los que se relacionan dos o más variables, lo que permitió conjugar definiciones y supuestos de las relaciones encontradas entre los valores organizacionales identificados de acuerdo a la opinión de los entrevistados y que resultaron ser significativos con los resultados de productividad que presentan las empresas que fueron objeto de esta investigación La población estuvo conformada por 40 empresas activas del sector metalúrgico y minero de Ciudad Guayana, Estado Bolívar, Venezuela, pertenecientes a la Asociación de Industriales Metalúrgicos y de Minería de la región Guayana (AIMM) y al directorio de la Cámara de Industriales y Mineros de Guayana. La muestra estudiada corresponde a 25 empresas que representan el 62% de la población. El proceso que se siguió para generar el modelo explicativo contempla tres etapas. La primera consiste en la fase descriptiva donde se recogió la información referente a la productividad de las empresas y a la determinación de los valores organizacionales identificados a través del análisis cualitativo de las entrevistas que se realizaron a los informantes de las empresas de la muestra. Para ello se utilizó el software Atlas ti 6.0. La segunda etapa, denominada comparativa, consistió en determinar la relación entre la productividad y los valores organizacionales, a través de las tablas de contingencias, de acuerdo con el grado de significancia que mostró el estadístico Chi- cuadrado. La tercera y última etapa del proceso es la fase explicativa que consistió en estimar la magnitud de la relación entre las variables productividad y valores organizacionales utilizando el coeficiente de contingencia de Pearson, y en establecer las asociaciones de acuerdo a las proximidades observadas que resultaron del análisis de correspondencias múltiples. Entre los hallazgos del estudio desarrollado se encontró que la productividad de las empresas puede fijarse en tres categorías: alta, media y baja y entre los factores que afectan a la productividad destacan, en el contexto externo: el gobierno, los clientes y los proveedores y en el contexto interno: la mano de obra, los materiales y los suministros. Según la opinión de los gerentes entrevistados, los valores organizacionales que caracterizan a las empresas del sector estudiado se agrupan en veintisiete categorías, que se clasifican en los siguientes componentes: entorno mercado, clientes, proveedores y otras empresas aliadas, medio ambiente, forma de tratar la Dirección al resto de empleados, forma de trabajar cotidiana y gestión de los recursos económicos. Los valores organizacionales que resultaron ser significativos fueron la innovación, la honestidad y el orden y limpieza. La magnitud de la relación encontrada del valor innovación fue moderadamente fuerte. Se infiere que las empresas, al tener una Productividad baja, deciden innovar en el desarrollo de nuevos productos. El valor honestidad arrojó una relación moderadamente fuerte, determinando que las empresas de Productividad alta basan sus relaciones con los proveedores en la honestidad. Finalmente, el valor orden y limpieza muestra una relación moderadamente débil, lo que hace suponer que las empresas de Productividad media tienen alguna preferencia por mantener el orden y limpieza en las áreas de trabajo. El modelo explicativo de la relación entre productividad y valores organizacionales, en las PYMES del sector metalúrgico y minero de Ciudad Guayana, quedó conformado por los siguientes componentes: mercado, clientes, proveedores y otras empresas aliadas, y medio ambiente. No se encontraron relaciones en los componentes forma de tratar la Dirección al resto de empleados, forma de trabajar cotidiana y gestión de los recursos económicos. ABSTRACT As a result of globalization processes, the business world is subject to constant change. This has resulted in the need for companies to evaluate their performance in order to adjust their processes to the best managerial and operational practices, with the goal to adapt to the demands present in the scenarios in which they are embedded. This research aimed to develop an explanatory model of the relationship between productivity and organizational values. In addition, it was based on the different approaches or theories that relate the importance for enterprises of the organizational values to achieve their goals. Specifically, reference was made to the classification of organizational values, which includes the model of Management by Values (DPV) following García and Dolan (1997). The SMEs, considering the effect of organizational values on productivity, can support their management through the commitment of their people to achieve productivity results that they want or need to accomplish. The study approach was based on explanatory research, which presents the reasons for occurrence of a phenomenon and the mechanisms through which two or more variables are related. This allowed to combine definitions and assumptions about the relationship found between organizational values and the productivity results of the companies that took part in this research. Organizational values were identified in the opinion of the managers interviewed, and were found to be significant with the productivity results. The population consisted of 40 active enterprises of the metallurgical and mining industry of Ciudad Guayana, Estado Bolivar, Venezuela. These enterprises were members of the Association of Metallurgical and Mining Industry of the Guayana Region (AIMM, by its acronym in Spanish) and the Directory of the Chamber of Industrial and Mining of Guayana. The sample of the study is comprised of 25 enterprises, which represent 62% of the total population. The process which has been followed to generate the explanatory model involves three stages. The first stage is the descriptive phase where the information about enterprises productivity and the determination of organizational values is gathered. These organizational values were identified by a qualitative analysis of the interviews conducted with managers of each enterprise. This analysis was performed using the Atlas ti 6.0 software. The second stage, denominated comparative, consisted in determining the relationship between productivity and organizational values through contingency tables, and according to the degree of significance showed by the Chi-Square, statistic. The third, and final stage of the process, is the explanatory phase. This consisted in estimating the magnitude of the relationship between productivity and organizational values variables using the Pearson's contingency coefficient. In addition, this stage comprises the establishment of the associations according to the observed proximities that resulted from the multiple correspondence analysis. Among the findings of this study, it was found that the productivity of enterprises can be set in three categories: high, medium and low. Additionally, it was found that in the external context the factors that stand out affecting productivity are: government policy, customers and suppliers, while in the domestic context they are: labor, materials and supplies. According to the opinion of the managers interviewed the organizational values that characterize the companies that were studied are grouped into twenty seven categories. These categories are classified into the following components: market environment, customers, suppliers and other allied companies, the environment, how Management deals with of the employees, way to work every day, and management of economic resources. Organizational values that were found to be significant were innovation, honesty and order and cleanliness. The magnitude of the relation of the innovation value was found to be moderately strong. It is inferred that companies that have low productivity decide to innovate in the development of new products. The honesty value showed a moderately strong relation, determining that high productivity enterprises base their relationships with suppliers on honesty. Lastly, the order and cleanliness value showed a moderately weak relation, which suggests that average productivity enterprises have a preference to maintain order and cleanliness in the work areas. The explanatory model of the relationship between productivity and organizational values, in the SMEs of the metallurgical and mining sector of Ciudad Guayana, was composed of the following components: market, customers, suppliers and other allied companies, and the environment. No relationships were found in the following components: how Management deals with employees, way to work every day, and management of economic resources.