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Enregistrement W4404578754 · doi:10.62951/repeater.v2i4.230

Penerapan Metode Preference Selection Index (PSI) Penentuan Penilaian Kinerja Fasilitator di BBPPMPV BBL Medan

2024· article· en· W4404578754 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueRepeater · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueDecision Support System Applications
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelection (genetic algorithm)Index (typography)PreferenceMathematicsStatisticsComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Organizational performance includes various indicators such as productivity, work quality, efficiency, and innovation. Challenges often arise in the performance evaluation process when not supported by an adequate system. Additionally, facilitators play a crucial role in achieving goals, but poor selection of facilitators can lead to problems like lack of participation, poor time management, and inability to resolve conflicts, negatively impacting productivity and decision quality. This study aims to develop a support system that improves performance evaluation and facilitator roles at BBPPMPV-BBL Medan. The system is expected to simplify performance evaluation, enhance resource management effectiveness, and assist facilitators in carrying out their tasks optimally. The research findings indicate that this support system provides more accurate, structured, and effective performance evaluation, while enhancing facilitators' ability to maintain focus, manage time, and resolve conflicts. Implementing this system at BBPPMPV-BBL Medan contributes to increased productivity, efficiency, and performance quality, and enables proper recognition of high-performing individuals or teams.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,291
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,009

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,224 · 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