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Enregistrement W3106474970 · doi:10.34010/jimm.v6i1.3759

PENGARUH PELATIHAN PENGEMBANGAN DAN KARAKTERISTIK INDIVIDU TERHADAP KINERJA PELAYANAN DINAS KEPENDUDUKAN DAN PENCATATAN SIPIL KAB.TIMOR TENGAH SELATAN

2020· article· id· W3106474970 sur OpenAlexaff
DODY FRENDY H SE’U

Notice bibliographique

RevueJurnal Ilmiah Magister Managemen · 2020
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSMEs Development and Digital Marketing
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsHumanitiesPsychologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Penelitian ini dilakukan di Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil Kabupaten Timor Tengah Selatan. Fenomena yang terjadi adalah kurangnya tenaga operasional dalam melakukan pekerjaan baru dan kurangnya ketepatan waktu peneyelesaian pekerjaan. Hal ini mungkin dipengaruhi oleh kurangnya program pelatihan pengembangan dan Karaktristik Individu yang ada di Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil Kabupaten Timor Tengah Selatan.Metode penelitian ini menggunakan metode deskriptif dan asosiatif. Unit analisis dalam penelitian ini adalah seluruh karyawan dan UPT Dina Kependudukan dan Pencatatan Sipil Kabupaten Timor Tengah Selatan yang berjumlah 58 orang. Teknik sampling yang digunakan adalah sampling jenuh atau sensus.Hasil penelitian ini diketahui bahwa pelatihan pengembangan berpengaruh terhadap kinerja pelayanan sebesar 45,9%, sementara karakteristik individu berpengaruh terhadap kinerja pelayanan sebesar 31,1%. Sedangkan pengaruh secara simultan antara pelatihan pengembangan dan karakteristik individu terhadap kinerja pelayanan sebesar 44,7%.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,626
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,228 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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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