Track Record Model in Employee Performance Optimization Using Weight Product Method
Notice bibliographique
Résumé
Employee performance improvement is a crucial aspect for the growth and success of a company, especially in the agricultural sector that relies on the quality and competence of human resources. However, subjective and manual employee assessments often face challenges, such as high levels of subjectivity and the time required to complete the process. To overcome these obstacles, this study proposes the use of the Weighted Product (WP) method as an approach to building a track record model in employee performance assessment. This study involves several methodological stages, first by studying the literature related to decision support systems, WP methods, track records, and employee performance assessments. Furthermore, data collection is carried out from a dataset that includes monthly assessments of employee performance based on several criteria such as attendance, cooperation, work quantity, responsibility, and others. The next process involves modeling, where the WP model is designed to produce the maximum total value of the existing assessment criteria. Model validation is carried out through two approaches, namely the Criterion-related Validity Test and the Internal Consistency Test. The test results show that the WP model has a Criterion-related Validity of 0.9851, indicating a strong relationship between the employee scores generated and the assessments given by the supervisor. In addition, Cronbach's alpha reached a value of 1.0, indicating excellent internal reliability of the model. Thus, the use of the WP method in the employee performance tracking system can be considered effective and can improve objectivity and efficiency in employee performance assessment in the context of agricultural companies. This method not only helps in identifying high-performing employees, but also in motivating them to achieve the highest performance standards, which in turn can improve the overall operational quality and reputation of the company
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».