Why Workers Disengage? Factors from “Head” or “Heart” to Be Tagged on?
Notice bibliographique
Résumé
Oil palm plantations are decisively situated in the various regions of Malaysia where the climatic conditions are appropriate for planting oil palm. One cannot compare the work environment of such plantations with normal office settings. The workers in those plantations are working in remote locations, totally cut off from the other part of the world. Majority workers are from Indonesia, Philippines like low income countries. The work environment is physically demanding and challenging to the workers due to many factors. An exploratory study has conducted on employee disengagement in the oil palm plantations in the Sabah region of Malaysia. The study has taken up employee disengagement factors due to the lack of interest among the local people to engage themselves in the oil palm plantations work and the plantation industry in Malaysia is facing an acute labor shortage to carry forwards the oil palm business. The study follows, field visits, interviews with the workers, focus group discussions and specifically Delphi. The findings supported to identify the 7 factors coming under the theme employee disengagement as Wage and Welfare, Work Environment, Lack of Safety and security, Poor Organizational Support, Rigid Rules and regulations, and Lack of individual motivation. The study paves better insight to lead this qualitative research in an organized quantitative research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».