MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3113032466

Peran Budaya Organisasi Dalam Meningkatkan Pemanfaatan Teknologi Informasi Terhadap Kepuasan Pegawai Dan Kinerja Pegawai Di Pemerintah Kabupaten Grobogan

2019· article· id· W3113032466 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEmployee Performance and Management
Établissements canadiensAdidas (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusiness administrationBusiness
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tujuan penelitian adalah mengetahui secara empiris peran budaya organisasi dalam meningkatkan pemanfaatan teknologi informasi terhadap kepuasan pegawai dan kinerja pegawai di Pemerintah Kabupaten Grobogan. Populasi  dalam  penelitian  ini,  yang menjadi populasi adalah seluruh pegawai eselon 1, 2 dan 3 yang terkait secara langsung dengan  Kabupaten Grobogan yang berjumlah 90 pegawai. Teknik pengambilan sampel adalah sensus, sehingga jumlah sampel penelitian sebanyak 90 responden. Teknik analisis menggunakan path analysis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa budaya organisasi berpengaruh signifikan terhadap pemanfaatan Teknologi Informasi. Budaya organisasi berpengaruh signifikan terhadap kepuasan. Pemanfaatan Teknologi Informasi berpengaruh signifikan terhadap  kepuasan. Budaya organisasi berpengaruh signifikan terhadap kinerja. Pemanfaatan Teknologi Informasi berpengaruh signifikan    terhadap kinerja. Peningkatan kepuasan oleh budaya organisasi dari pemanfaatan Teknologi Informasi lebih efektif melalui jalur tidak langsung, karena hasil pengaruh langsung lebih kecil dibandingkan pengaruh tidak langsung. Peningkatan kinerja  oleh budaya organisasi lebih efektif melalui jalur langsung, karena hasil pengaruh langsung lebih besar dibandingkan pengaruh tidak langsung.

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,637
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 savante0,0010,003
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,246 · 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

En bref

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetEmployee Performance and ManagementTravaux en français237 207