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Enregistrement W4242388696 · doi:10.31219/osf.io/8x5bf

Pengaruh Perencanaan Kerja dan Komunikasi Terhadap Kinerja Karyawan Pada PT. Titipan Mas Area v makassar

2018· preprint· id· W4242388696 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
Typepreprint
Langueid
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEmployee Performance and Leadership
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesMathematicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AJMAL AS’AD. Pengaruh Perencanaan Kerja dan Komunikasi terhadap Kinerja Karyawan pada PT Titipan Mas Area V Makassar, dengan pembimbing: H. MAHFUDNURNAJAMUDDIN dan SABRI HASAN. Tujuan penelitian ini adalah untuk: 1) Menganalisis pengaruh perencanaan dan komunikasi terhadap kinerja karyawan pada PT Titipan Mas Area V Makassar, dan 2) Mengetahui variabel yang dominan pengaruhnya terhadap kinerja karyawan pada PT Titipan Mas Area V Makassar.Data yang digunakan adalah data primer dan data sekunder. Populasi dalam penelitian ini adalah jumlah keseluruhan karyawan PT Titipan Mas Area V Makassar, dengan menggunakan persentase kelonggaran (5%) maka dari populasi sebanyak 200 orang diperoleh ukuran sampel sebesar 113 responden. Pengumpulan data dilakukan melalui kuesioner, dan dokumentasi. Metode analisis data menggunakan analisis statistik deskriptif, dan regresi linier berganda dengan menggunakan Program SPSS versi 22.Hasil penelitian menunjukkan bahwa baik secara simultan maupun secara parsial variabel perencanaan kerja dan komunikasi berpengaruh signifikan terhadap kinerja karyawan. Dari kedua variabel bebas tersebut yang paling dominan adalah variabel komunikasi.

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, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,492
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,010

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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