PENGARUH PENGEMBANGAN KARIR DAN MANAJEMEN KONFLIK TERHADAP KINERJA BPJS KESEHATAN CABANG PALU
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dan menganalisis: (1) Pengembangan Karir dan Manajemen Konflik berpengaruh serempak terhadap Kinerja Pegawai pada BPJS Kesehatan Cabang Palu. (2) Pengembangan Karir berpengaruh secara parsial terhadap Kinerja Pegawai BPJS Kesehatan Cabang Palu. (3) Manajemen Konflik berpengaruh secara parsial terhadap Kinerja Pegawai BPJS Kesehatan Cabang Palu. Penelitian ini menggunakan penelitian kuantitatif yang merupakan penelitian yang bertujuan untuk menjelaskan hubungan antara dua variabel atau lebih dengan sampel 36 pegawai dan teknik analisis data yang digunakan adalah regresi linear berganda. Hasil analisis dan pengujian hipotesis dapat disimpulkan bahwa: (1) Berdasarkan hasil uji regresi diperoleh sig. F sebesar 0,00 < 0,05, yang dapat diartikan bahwa variabel Pengembangan Karir dan Manajemen Konflik berpengaruh secara serempak terhadap Kinerja Pegawai. (2) Berdasarkan hasil uji regresi diperoleh variabel Pengembangan Karir memiliki tingkat signifikansi t sig. 0,000 < α 0,05, yang dapat diartikan bahwa variabel Pengembangan Karir secara parsial berpengaruh signifikan terhadap Kinerja Pegawai. (3) Berdasarkan hasil uji regresi diperoleh variabel Manajemen Konflik memiliki tingkat signifikansi t sig. 0,000 < α 0,05 yang dapat diartikan bahwa variabel Manajemen Konflik secara parsial berpengaruh signifikan terhadap Kinerja Pegawai.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,005 |
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 ».