@article{Lucia-Casademunt2013a,
author = "A.M. Lucia-Casademunt and A. Ariza-Montes and A. C. Morales-Guti{\'e}rrez and David Becerra-Alonso",
abstract = "La implicaci{\'o}n laboral de los empleados con su puesto de trabajo es una variable actitudinal
que adquiere car{\'a}cter estrat{\'e}gico en las organizaciones del siglo XXI. El objetivo de la presente investigaci{\'o}n es establecer un modelo de predicci{\'o}n del nivel de implicaci{\'o}n emocional de los asalariados
europeos con sus puestos de trabajo, en funci{\'o}n de ciertas variables personales, laborales, actitudinales y de bienestar. Para lograr este fin se emplea, por un lado, un modelo econom{\'e}trico tradicional, como la regresi{\'o}n log{\'i}stica binaria y, por otro, una alternativa complementaria: la red neuronal artificial, entrenada a trav{\'e}s de dos algoritmos matem{\'a}ticos: Multilayer Perceptron y Extreme Learning Machine. Los resultados obtenidos identifican los factores determinantes de la implicaci{\'o}n emocional, evidenciando una eficacia ligeramente superior de los sistemas neuronales artificiales. La investigaci{\'o}n concluye que, en la actual coyuntura de crisis global, cualquier pr{\'a}ctica de gesti{\'o}n orientada
a facilitar la implicaci{\'o}n del individuo con su entorno laboral inmediato se configura como un elemento cr{\'i}tico para la obtenci{\'o}n de resultados organizativos sostenibles a largo plazo y, en consecuencia, para la propia supervivencia empresarial.",
journal = "Revista Venezolana de Gerencia",
number = "62",
pages = "217-246",
title = "{I}mplicaci{\'o}n {L}aboral y {E}mociones en el {T}rabajo: {E}studio {E}mp{\'i}rico de sus {F}actores {D}eterminantes. ",
volume = "18",
year = "2013",
}