Pension and retirement intentions as determinants of employee engagement and productivity
Notice bibliographique
Résumé
The issue of pension funds is not only a financial matter, but also a human resource. Pension funds do not stand alone, but are assumed to be related to other human resource (HR) variables. Starting from this background, this study aims to examine the effect of the occupational pension scheme (OPS) and retirement intentions (RI) variables partially on employee productivity (EP) directly or through employee engagement (EE), the effect of OPS on RI, and the effect of OPS on EP through RI. Post-positivist is the research paradigm, with a quantitative research approach, with explanatory causal types and statistical studies. Dapenma-Pamsi is selected as the location of this research and we choose the Joint Pension Fund of municipal waterwork which are located in six provinces in Java Island. The sampling technique for this study was proportionate stratified random sampling, with a total sample of 500 active Dapenma-Pamsi participants in six provinces in Java. The research instrument was a questionnaire with a Likert scale of 1-7. The data analysis technique used SEM-AMOS. The results of the study are supported by ten research hypotheses. The novelty of this research is the integration of variables rooted in the discipline of financial management and variables from the discipline of human resource management. This research is also could help Indonesia Government foster the growth of Private Pension Fund Program in Indonesia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».