Pengaruh Human Capital dan Social Capital Terhadap Intelectual Capital Dengan Organizational Citizenship Behaviour sebagai Variabel Mediasi pada Perangkat Desa di Kabupaten Kerinci
Notice bibliographique
Résumé
The phenomenon of development development is in rural areas. In order to realize national development goals, the government pays the greatest attention to development in the countryside. So that the spearhead of the village is one of them is the Village Device is required to improve the quality of self reflected in human capital, social capital, Intelectual capital and Organizational Citizenship Behavior (OCB). This research aims to find out the Influence of human capital and social capital on Intelectual capital Village Devices With Organizational Citizenship Behaviour as a Mediation Variable on Village Devices in Kerinci Regency. Respondents in this study were Village Devices in Kerinci Regency by taking samples of village devices located in Gunung Raya and Bukit Kerman districts so that 174 respondents were obtained. The Model Testing Technique in this study used the Stuctural Equation Model (SEM). Human capital and social capital had an effect of 98.1% on Organizational Citizenship Behavior (OCB) on Village Devices in Kerinci Regency and Human capital, social capital and Organizational Citizenship Behavior (OCB) had an effect of 15% on Intelectual Capital on Village Devices in Kerinci Regency.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,008 | 0,001 |
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 ».