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Enregistrement W4391062584 · doi:10.5267/j.uscm.2023.12.005

Determinants of sustainable performance: The mediating role of organizational culture

2024· article· en· W4391062584 sur OpenAlexvenueno aff
Eri Marlapa, Tine Yuliantini, Junaedi Junaedi, Merdiyanti Rika Kusuma, Citra Shahnia, Endri Endri

Notice bibliographique

RevueUncertain Supply Chain Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEmployee Performance and Leadership
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncentiveBusinessStructural equation modelingOrganizational cultureOrganizational performanceMarketingKnowledge managementPublic relationsEconomicsPolitical scienceMicroeconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to determine the effect of the relationship between the application of fingerprints, work discipline, and the provision of incentives on the Sustainable Performance of the Jakarta Institute of the Arts Film and Television Faculty with organizational Culture as a mediating variable. The population in this study were 53 employees of the Faculty of Film and Television, Jakarta Art Institute. The sampling technique used is total sampling/saturation sampling. This study used an exploratory approach with structural equation modeling data analysis techniques with SmartPLS software, which was tested on 53 respondents. The research results show that Fingerprint application does not affect Organizational Culture, Application of Fingerprint has a positive effect on Sustainable Performance, Application of Fingerprint has no considerable impact on Organizational Culture, Work discipline has no substantial effect on Sustainable Performance, Provision of Incentives has a positive impact on Organizational Culture. Provision of Incentives has a positive effect on Sustainable Performance, Provision of Incentives has a positive impact on Sustainable Performance.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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