Modeling the Effectiveness of Employee Compensation Based on Financial Resources
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Modeling the effectiveness of employee compensation by evaluating the relationship with the factors of the labor intensity of products, work experience, and incentive payments based on a linear model of multiple regression on the main components. In this paper, several methods are utilized, including the classical least squares method, variation inflation factor, principal component method. It is expected with theoretical representations that the labor intensity of products reduces the efficiency of employee remuneration, the experience and incentive payments in the General Fund of remuneration positively contribute to the increase in the efficiency of employee remuneration. The expediency of applying linear regression to the main components for measuring internal corporate factors of the employee remuneration system is shown since the linear model of multiple regression can give incorrect estimates due to collinear regressors. A methodological way to modeling employee remuneration effectiveness based on a regression on individual determinants of the motivation and remuneration system has been developed. The developed methodological means to modeling employee remuneration effectiveness has been tested on a poultry enterprise's data for the period from January 2015 to March 2020. The article's main conclusions can be used in the scientific and practical activities of agricultural enterprises in measuring and evaluating the effectiveness of using financial resources to pay.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle