Penerimaan Kerja Berautomasi di Jabatan Tenaga Kerja Semenanjung
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the level of acceptance of work automation among the operational officers in Work Force Deparment of Malaysia (WFD). The objectives of this study is to investigate; i) The differences of the level of acceptance of work automation among the assessment officers based on demographic factors. ii) The relationship between the assessment officer's attitude with the level of acceptance of work automation, iii) The relationship between the assessment officers skill with the level of acceptance of work automation, iv) the relationship between the assessment officers' training with the level of acceptance of work automation, v) the relationships between the tops administration with the level of acceptance of work automation. A set of questionnaires containing 39 items using questions developed from 155 operational officers from Selangor, Wilayah Persekutuan, Negeri Sembilan, Kelantan dan Terengganu. Five hypotheses were constructed for this study. Statistical analysis used include frequency, mean, median, mode , standard deviation, t-Test, One-way Analysis of Variance and different level of the acceptance of indicates that; i) There are different level of acceptance of work automation among operational officers's base on demographics factors such as group of post, ages, and attend training/programme with exception on gender, academic qualification, tenure and having personal computer (PC). ii) Significant relationships between assessment officers attitude with the level of acceptance of work automation, iii) Significant relationships between assessment officers' in job training with the level of acceptance of work automation, v) not significant relationships between top management with the level of acceptance of work automation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,003 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».