Explanation of a Knowledge Workers Maintenance and Retention Model in Mapna Electric and Control, Engineering and Manufacturing Company (MECO)
Notice bibliographique
Résumé
This research aimed to investigate and explain maintenance and retention model of Knowledge workers in MECO Company in 2015. The research statistical population consisted of all Knowledge workers with working conditions in MECO Company. Based on the estimation, the number of eligible employees was determined 138 people. 102 people among these were considered as sample size using Cochran formula and simple random sampling method. Data collection methods had been both qualitative and quantitative. Effective components were extracted on the basis of statements recorded from interviewees, discussions and dialogues, principles of observations, documentation and so on. It also was measured by researcher-made questionnaire. Questionnaire reliability was calculated using Cronbach's alpha method. Its value for all variables of questionnaire was acceptable values higher than 0.7. Similarly, the content validity was used to test the validity of the questionnaire. For this purpose the questionnaires were confirmed by relevant experts. Data obtained from the implementation of questionnaires were analyzed using SPSS software in two descriptive and inferential parts. Finally, the research results in the form of a model confirmed role of factors such as organizational structure of occupational satisfaction, communication system, evaluation and control system, organizational culture, pay and reward system, and job stress in the retention and maintenance of Knowledge workers in MECO Company.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».