Public Employer in the Labor Market - the Armed Forces in Public Perception
Notice bibliographique
Résumé
Public organizations, including the armed forces, like other employers, are looking for candidates for soldiers and military personnel in the labor market. Taking into account the attributes that make up the attractiveness of an employer and their interdependence, a study was carried out in the course of which the aim was to find out how one of the public organizations, the armed forces, is perceived by people who may become soldiers or who may take up a job in the military how the sources of information through which it reaches them are assessed, and which of its features may attract their attention. The goal was achieved by carrying out, in the first quarter of 2022, a nationwide survey of people between the ages of 18 and 44. Aiming to better understand the opinions of respondents, an analysis of the labor market situation in all voivodeships was carried out. To analyze the collected data and present the results, Statistica v.13.3 and R/RStudio software were used. As a result of the survey, it was possible to establish that the armed forces enjoy a high level of trust among citizens. Respondents assessed the qualities and motives, tangible and intangible, that may encourage service and work in the military due to the potential benefits for candidates. From the perspective of the armed forces, indications as to individual elements can be the basis for improving personnel policies and marketing communications.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,000 |
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.
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 ».