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Enregistrement W4386899490 · doi:10.26562/ijiris.2023.v0904.02

Fringe Benefits Effects on Employee Productivity in the Public Sector Tamilnadu Water Supply and Drainage Board Namakkal

2023· article· en· W4386899490 sur OpenAlexaboutno aff
K. Jayapriya, A Akilan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Innovative Research in Information Security · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueLeadership, Behavior, and Decision-Making Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmployee benefitsProductivityBusinessPensionRelocationWork (physics)Compensation of employeesEmployee moraleTurnoverMarketingPublic sectorHealth careJob securityCompensation (psychology)EconomicsFinanceEconomic growthManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The research purpose is to determine the study of the fringe benefits important of employees. Fringe benefits are additions to compensation that companies give their employees. This research project is on Fringe Benefits and Employees productivity in public sector. This research work is generally about the Benefits and Employees productivity Public Sector. The project has undertook the general introduction into the research work led to the review of various literature that relates to the major variables involved in the research work especially employees productivity. The purpose of employee benefits is to increase the economic security of staff members, and in doing so, improve worker retention across the organization. As such, it is one component of reward management. In any case, employers use fringe benefits to help them recruit, motivate, and keep high-quality people. According to Mathis and John (2003), productivity is a measure of the quantity and quality of work done, considering the cost of the resources used. The more productive an organization, the better its competitive advantage, because the costs to produce its goods and services are lower. Employee benefits in Canada usually refer to employer sponsored life, disability, health, and dental plans. Employee benefits in the United States include relocation assistance; medical, prescription, vision and dental plans; health and dependent care flexible spending accounts; retirement benefit plans (pension, 401(k), 403(b). fringe benefits refers to the regular review of an employee’s job performance and overall contribution to a company. The objective is to know the effect of fringe benefits on employee motivation. The reveals that fringe benefits lead to improved employees’ performance. This results from increased productivity in the organization. The majorities of the employees are motivated of the organization through feedback and increased productivity.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,221
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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