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Enregistrement W2953004755 · doi:10.24843/ejmunud.2019.v08.i03.p19

PERAN KETERLIBATAN KARYAWAN PADA HUBUNGAN REWARDS DAN INTERNAL COMMUNICATION DENGAN ORGANIZATIONAL CITIZENSHIP BEHAVIOUR

2018· article· en· W2953004755 sur OpenAlexaff
I Made Dena Julio Mahendra Saputra, Putu Saroyini Piartrini

Notice bibliographique

RevueE-Jurnal Manajemen Universitas Udayana · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEmployee Performance and Leadership
Établissements canadiensHotel Dieu Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrganizational citizenship behaviorInternal communicationsPsychologyCitizenshipSample (material)Data collectionSocial psychologyOrganizational communicationOrganizational commitmentBusinessBusiness administrationPublic relationsMarketingPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to determine the effect of mediating employee involvement on rewards relationships and internal communication with organizational citizenship behavior. This research was conducted at Akana Boutique Hotel. The number of samples taken was 50 employees, using saturated sample techniques. Data collection is done through a questionnaire. The analysis technique used is simple linear regression. Based on the results of the analysis found that 1). Rewards and internal communication have a positive and significant effect on employee engagement, 2). Rewards, internal communication and employee involvement have a positive and significant effect on organizational citizenship behavior, 3). Employee involvement mediates the effects of rewards and internal communication on organizational citizenship behavior, the higher rewards, internal communication and employee involvement, the organizational citizenship behavior will also increase in Akana Boutique Hotel companies. Keywords: rewards, internal communication, employee involvement, organizational citizenship behavior

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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