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Enregistrement W2783519002 · doi:10.5430/ijhe.v7n1p59

Indonesian Private University Lecturer Performance Improvement Model to Improve a Sustainable Organization Performance

2018· article· en· W2783519002 sur OpenAlexvenueno aff
Suryaman Suryaman

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Higher Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEmployee Performance and Leadership
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLISRELRespondentSustainabilityAffect (linguistics)Organizational performanceStructural equation modelingQuality (philosophy)PsychologyOrganizational commitmentAsset (computer security)Job performanceBusinessPublic relationsMarketingJob satisfactionPolitical scienceSocial psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lecturer performance is related to the quality of educators that are owned by a university. Poor performance will affect the quality and carrying capacity of the sustainability of an organization, in this case the university. There are many models developed to measure the performance of teachers, but not much to discuss the influence of faculty performance itself towards sustainability of an organization that houses the professor. This study was conducted in an attempt to measure the performance of lecturers to support the sustainability of the university. A faculty performance assessment model is developed to see whether the performance of lecturers affect the sustainability of the university. The method used is descriptive and verification of data sample of 275 private university lecturers in Banten Province. Application of Structural Equation Model (SEM) was used to test the model and estimate hypothesis using LISREL Results showed that leadership, motivation, job satisfaction, and organizational commitment affect positively and significantly to the performance of lecturers either partially or together with a contribution of 84%. The perception of organizational commitment variable was high which is good. In addition, responsibility for the improvement of organizational performance based on indicators of commitment to the organization ranked highest score of the respondent's perception. This showed that the lecturers were highly committed to the organization which is a great asset in the process of sustainability of an organization. In addition to the score of a continuing commitment to the organization shows lecturers should continue to be fostered in order to maintain the quality of organizational performance. This study shows that the performance of lecturers can support the sustainability of the organization

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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