Intellectual Capital Development Model of Muhammadiyah Higher Education in South Sulawesi
Notice bibliographique
Résumé
The dynamics of human resource development is characterized by the emergence of the issue of the workers diversity that occurs in an organization or institution. Diversity is defined as the difference in competence and individual attributes among lecturers within an institution. So with the issue , the objective of the research is Human Resource performance development based on Intellectual Capital. While the specific goals to be achieved to identify, analyze, and prove the contribution of intellectual capital development model as a process in supporting the performance of caturdharma lecturer of Muhammadiyah University (PTM) in South Sulawesi.The research population is Lecturer of Muhammadiyah Universities in South Sulawesi with 158 lecturers selected by multistage sampling technique by using the method of descriptive statistic and Structural Equation Model (SEM).The research found that the intellectual capital development model of Muhammadiyah university lecturer (PTM) in South Sulawesi was done through formal education method in the form of further study, non-formal education in the form of training, and education of Al-Islam and Kemuhammadiyahan values in the form of Baitul Arqam. The intellectual capital development model of lecturers through formal education, non-formal education, and Al-Islam and Kemuhammadiyahan values education has not directly contributed to improving the performance of the tridharma of higher education.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 ».