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Enregistrement W4402284984 · doi:10.36985/wy69bz62

Kinerja Organisasi Kantor Kecamatan Jorlang Hataran Kabupaten Simalungun

2023· article· id· W4402284984 sur OpenAlexaff
Sarmida Lona Gultom, Robert Tua Siregar, Sarintan E Damanik, Marto Silalahi

Notice bibliographique

RevueJurnal Regional Planning · 2023
Typearticle
Langueid
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEmployee Performance and Motivation
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Penelitian ini mempunyai tujuan untuk mengetahui dan mendeskripsikan kinerja Kantor Kecamatan Kecamatan Jorlang Hataran. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer dan data sekunder. Data primer diolah dari hasil pengamatan dan wawancara dengan aparatur pada Kantor Kecamatan Jorlang Hataran dengan tugas pokok dan fungsi Kantor Kecamatan Jorlang Hataran Kabupaten Simalungun. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kinerja organisasi di Kantor Kecamatan Jorlang Hataran pada dasarnya belum sesuai dengan harapan masyrakat. Hal ini dapat dilihat dari tingkat pemahaman terhadap tugas dan fungsi sesuai dengan peraturan yang berlaku, tingkat kepekaan tugas pekerjaan dengan hasil yang dicapai, dan prioritas terhadap tugas dan pekerjaan yang mendesak serta konsistensi antara tugas dan fungsi masing – masing seksi dengan kegiatan yang dilaksanakan oleh Kantor Kecamatan Jorlang Hataran dan pertanggungjawabannya terhadap pemberi kebijakan. Sedangkan tingkat kesesuaian pelaksanaan tugas dan pekerjaan dengan hasil yang dicapai dan kesesuaian antara kebijakan dengan pelaksanakan tugas dan pekerjaan pada umumnya sudah sesuai dengan ketentuan yang telah ditetapkan. Hal ini dapat dilihat bahwa tingkat keefektifan sudah cukup tinggi. Guna meningkatkan kinerja perlu dilaksanakan diklat – diklat yang menyangkut hal – hal yang bersifat khusus serta kesadaran yang tinggi dari aparat di Kantor Kecamatan Jorlang Hataran dalam pemahaman tugas dan fungsinya serta pemahaman yang tinggi tentang kondisi wilayah dalam menentukan program dan arah kebijakan

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0100,010
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0870,046

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,223 · 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
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