PENGARUH PENGALAMAN KERJA, KOMPETENSI DAN MOTIVASI KERJA TERHADAP KINERJA APARATUR SIPIL NEGruh Pengalaman Kerja, Kompetensi dan Motivasi Kerja terhadap Kinerja Aparatur Sipil Negara pada Kantor Kecamatan Maritengngae Kabupaten Sidenreng Rappang
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
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dan menganalisis (1) pengaruh pengalaman kerja, kompetensi dan motivasi kerja secara parsial dan simultan terhadap kinerja Aparatur Sipil Negara pada Kantor Kecamatan Maritengngae Kabupaten Sidenreng Rappang (2) variabel yang paling dominan berpengaruh terhadap kinerja Aparatur Sipil Negara pada Kantor Kecamatan Maritengngae Kabupaten Sidenreng Rappang.
 Metode pengumpulan data yang digunakan adalah angket dan studi dokumen. Metode analisis yang digunakan adalah analisis statistik deskriptif dan analisis regresi linear berganda.
 Hasil penelitian menunjukkan bahwa (1) secara parsial pengalaman kerja, kompetensi, dan motivasi berpengaruh positif dan signifikan terhadap kinerja
 Aparatur Sipil Negara pada Kantor Kecamatan Maritengngae Kabupaten Sidenreng Rappang (2) secara simultan pengalaman kerja, kompetensi dan motivasi kerja berpengaruh positif dan signifikan terhadap kinerja pegawai Kecamatan Maritengngae Kabupaten Sidenreng Rappang. Hal ini berarti semakin baik
 pengalaman kerja, kompetensi dan motivasi kerja yang dimiliki oleh pegawai maka kinerja pegawai akan semakin baik pula (3) variabel kompetensi memiliki pengaruh paling dominan dan signifikan terhadap kinerja pegawai di kecamatan Maritengngae Kabupaten Sidenreng Rappang.
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 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 | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 découle