USE AND EASY OF THE SYSTEM IN USING THE ONLINE PARTICIPANTS REPORTING INFORMATION SYSTEM (SIPP)
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
Online Participant Reporting Information System (SIPP) is an online participant reporting website that was developed as a company tool for managing membership data in the form of company data, labor data, wage data and contribution calculation quickly and accurately. However, the performance of SIPP services online for the number of participants who use SIPP online is relatively smaller or very low than the total number of participating companies registered.This study aims to analyze the factors that influence the acceptance of Surabaya Darmo Branch Employee BPJS Darmo to SIPP online. Respondents in this study are company officers who have not used the online SIPP application registered at Surabaya Darmo Branch BPJS Surabaya as many as 150 using Structural Equation Modeling Partial Least Square (SEM-PLS) analysis.The results showed (1)Individual Perception has a Non Significant effect on Application Use, (2)Individual Perception has a Significantly Positive effect on Usefulness System, (3)Image of Non Significant effect on Usefulness System, (4)Self Capability has a Significant Effect on Ease of Use, (5)Anxiety Effect has a Significant Negative Effect on the Ease of Use,(6)Ease of Use has a Significant Positive Effect on Usefulness System,(7)Ease of Use has a Significant Positive Effect on Application Use, (8)The Usefulness System has a Significant Effect on the Use of the Application, and also an indirect effect is obtained, namely the effect of Individual Perception and Ease of Use on the Use of Applications through the Use of the System. Keywords: SIPP online, Usefulness System, Ease of Use, Use of Applications
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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