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Enregistrement W3095203992 · doi:10.22487/jimut.v6i2.198

PENGARUH PENGEMBANGAN KARIR DAN MANAJEMEN KONFLIK TERHADAP KINERJA BPJS KESEHATAN CABANG PALU

2020· article· id· W3095203992 sur OpenAlexaff
RATKLIF VEBRIANTO TUMPAI, NILUH EVY ROSSANTY

Notice bibliographique

RevueJurnal Ilmu Manajemen Universitas Tadulako (JIMUT) · 2020
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEmployee Performance and Management
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusiness administrationHumanitiesPhysicsBusinessPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,005

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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