A Test on the Systematic Fuzzy Measurement of the Key degree for the Core Employees’ Performance Traits
Notice bibliographique
Résumé
According to the employees’ embedded performance view of organizational social capital and its theoretic analytic dimensions, the core knowledge employees’ key performance traits are operationally defined as key degree with seven measuring dimensions. A scale for measuring the key degree is developed and empirically analyzed by means of questionnaire with Cronbach’s α >0.7 and significant three-factor-structure validity. And then systematic fuzzy decision theory is introduced to comprehensively measure the key degree indicator (KDI) of the core employees’ performance traits with the third party test, and the results initially show satisfied discriminating rate of the core employees (94%) from the sample and significant correlation between KDI and the organizational innovation performance (R=0.82, P 0.7 de Cronbach et la validite de la structure de trois facteurs signifiante. Puis la theorie de decison systematique et floue est introduite afin de mesurer le degre cle indicateur (key degree indicator /KDI) des traits de la performance des employes importants avec la troisieme partie de test, et les resultats montrent au debut un taux de distinction satisfaiseant des employes (94%) dans un echantillon et une correlation signifiante entre KDI et la performance d’innovation organizationnelle(R=0.82, P<0.001), et la prediction potentielle de la performance d’innovation organizationnelle avec KDI . Mots-Cles: employes importants, trait de performance, mesure systematique et floue
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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 | 0,007 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».