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Enregistrement W4285487846 · doi:10.33019/hjmr.v4i2.2186

PENGARUH MOTIVASI DAN KEPUASAN KERJA TERHADAP KINERJA KARYAWAN HOTEL KELAS MELATI DI SUMEDANG

2021· article· id· W4285487846 sur OpenAlexaff
Dede Jajang Suyaman, Junjun Sirojudin, Dewi Puspasari

Notice bibliographique

RevueHolistic Journal of Management Research · 2021
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEmployee Performance and Management
Établissements canadiensHotel Dieu Hospital
Organismes subventionnairesUniversitas Kristen PetraUniversitas UdayanaUniversitas Muhammadiyah SurakartaUniversitas Riau
Mots-clésHumanitiesPhysicsPsychologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indication of a decrease in employee performance as evidenced by the inaccuracy of the time for completion of work by the employee. There are still some employees who find it difficult to overcome all wishes and guests and to be able to complete work on time. In the Regulation of the Minister of Tourism and Creative Economy of the Republic of Indonesia Number PM.53 / HM.001 / MPEK / 2013 concerning Hotel Business Standards Chapter II Hotel Business Article 4 Paragraph (4) describes Non-Star Hotels as referred to in paragraph (2) letter b, does not has a classification of hotel class and can be called a jasmine hotel. The purpose of this research is to determine how much influence motivation and job satisfaction have on employee performance at hotels in Sumedang Regency. The research method in this research uses quantitative methods or better known as survey research. The results showed that to improve employee performance required compensation, career development through education and training, environmental management and additional work support facilities and infrastructure for employees. The author's suggestion is that there is a need for pension guarantees for employees of jasmine hotel in Sumedang Regency, improving hotel facilities and maintaining consistency of the leadership in conducting supervision, providing additional income for employees who carry out additional tasks outside of working hours.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,002

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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,267 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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