Rating Effective Factors on Motivating Employees for Job Persistence by Using Fuzzy AHP Method: A Case Study among the Employees of the Deqat Khodro Kousha (IPACO) Company
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this research is to prioritize effective factors on motivating employees to keep on working and determining the most important effective factors on the employees' motivation. In this paper, to grade effective factors on the employees' motivation for keeping on to work, the Fuzzy AHP method, which is one of the multi-standard decision-making methods was utilized. Field research and library research methods were used for collecting the needed information. Results indicated that among the effective factors on the employees' motivation for job persistence, the health factor is the most important and financial status is the second most important factor. The least importance is given to the significance of the work for that person. In this paper, the effective factors on the employees' motivation for job persistence were rated for the first time. Results of this research are very useful in devising strategies that are related to keeping employees for the human resources' executives. The results of this paper are not applicable to all organizations. Furthermore, in this research, only the factors with positive impacts on employees for job persistence were rated.
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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 | 0,012 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».