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Enregistrement W4393389935 · doi:10.31258/jkp.v15i1.8433

GAYA KEPEMIMPINAN, DISIPLIN KERJA, DAN KINERJA PEGAWAI

2024· article· id· W4393389935 sur OpenAlexaff
Sri Sulastri Manalu, Muhamad Husni Thamrin

Notice bibliographique

RevueJurnal Kebijakan Publik · 2024
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEmployee Performance and Management
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyManagementEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The leadership style applied by leaders to influence their subordinates has a crucial role in determining organizational success. High work discipline will also make it easier for the organization to achieve its goals. This research aims to determine and analyze the influence of leadership style and work discipline on the performance of Dairi Regency Population and Civil Registration Service employees. At the Dairi Regency Population and Civil Registration Service, several problems were encountered, namely performance that was not optimal, the role of leaders, and employee work discipline that was not optimal. This research aims to analyze the significance of the influence of leadership style and work discipline on employee performance at the Population and Civil Registration Service of Dairi Regency. The research method used is descriptive research with a quantitative approach. The population used in this research were all employees at the Dairi Regency Population and Civil Registration Service, totaling 40 respondents with the sampling technique being saturated sampling with a population size equal to the sample size. The data analysis technique used is multiple regression analysis and hypothesis testing (T Test and F Test) with the help of the SPSS 25 program. The results of this research show that leadership style and work discipline have a positive and simultaneous effect on the performance of Dairi Regency Population and Civil Registration Service employees.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,005

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,285 · 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
Publié2024
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