KAJIAN KINERJA SDM KEARSIPAN BADAN ARSIP DAN PERPUSTAKAAN PROVINSI JAWA TENGAH DALAM PENGOLAHAN ARSIP STATIS TAHUN 2012
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini berjudul “Kajian Kinerja SDM Kearsipan Badan Arsip Dan Perpustakaan Provinsi Jawa Tengah Dalam Pengolahan Arsip Statis Tahun 2012”.Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui bagaimana kinerja SDM kearsipan Badan Arsip dan Perpustakaan Provinsi Jawa Tengah melalui: kompetensi individu, dukungan organisasi, dan dukungan manajeman, kendala yang dihadapi SDM kearsipan dan upaya dalam mengatasi kendala.Metode penelitian yang digunakan adalah metode kualitatif pendekatan ilmu sosial dengan istilah etnometodologi. Penentuan informan sebagai sumber informasi. Teknik pengumpulan data: observasi, wawancara, dokumen, dan studi literatur. Metode analisis data: teknik triangulasi dan analisis model interaktif: reduksi data, penyajian data, dan penarikan kesimpulan/verifikasi.Hasil didapat, kinerja SDM kearsipan Badan Arsip Dan Perpustakaan Provinsi Jawa Tengah dalam pengolahan arsip statis melalui 3 indikator: 1) kompetensi individu; 2) dukungan organisasi; 3) dukungan manajeman, serta 9 subindikator: 1) kemampuan dan keterampilan teknik; 2) kemampuan dan keterampilan pembuatan jalan masuk; 3) motivasi dan etos kerja; 4) pengorganisasian; 5) prasarana dan sarana; 6) kondisi kerja; 7) persyaratan kerja; 8) sistem kerja dan; 9) hubungan kerja. Adapun kendala yang dihadapi: 1) anggaran sarana kurang cukup; 2) kurangnya upaya peningkatan kompetensi SDM kearsipan. Upaya dalam mengatasi kendala: 1) berupaya memberikan anggaran sarana yang cukup; 2) berupaya memberikan peningkatan kompetensi SDM melalui pendidikan dan pelatihan dari instansi pembina kearsipan.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,007 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».