The Effects of Talent Management on Employees Performance in Oil Jam Petrochemical Complex (Oil JPC): The Mediating Role of Job Satisfaction
Notice bibliographique
Résumé
Talent management science uses strategic human resource planning in order to improve business value and to help firms and organizations to achieve their purposes. Efforts have been done to attract, retain, develop, reward people in order to make them a part of talent management and strategic workforce planning. Talent management not only can hire, reinforce and evaluate the talent, but also it can lead to Personal growth, satisfaction in employees’. The aim in this study is to investigate the relationship between talent management and Job satisfaction among the Oil Jam Petrochemical Complex. This is a descriptive survey research. The questionnaire with 31 questions was distributed among the Oil JPC employees’. The study adopted a descriptive research design in which the target population of 2,500 employees of Oil Jam Petrochemical Complex. The study used stratified sampling method to select 83 employees according to their job cadres. Reliability was assessed by Cronbach's Alpha 0.836. The collected data were analyzed by Descriptive and inferential statistics in descriptive and correlations test format for analyzing the SPSS data. The findings indicated that, from audiences' perspective, there is a significant effect between factors such as attracting the talents, Alignment, talents maintenance, developing the talents and job satisfaction.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».