Technical capabilities and work environment in power plant operational performance: A project management assessmen
Notice bibliographique
Résumé
Recognizing the critical importance of worker technical capability and the work environment is a pressing need to enhance employee performance within a power plant. Prioritizing the improvement of worker capabilities and fostering favorable work environments is urgently required for project managers to align their workforce with project objectives and enhance overall operational results. This study aims to explore the impact of key operational and human resource management (HRM) practices on the performance of the Tanjung Jati B Steam Power Plant in Jepara, Indonesia. A sample of 110 employees was selected through a simple random sampling method, and data analyzed by multiple regression analysis with SPSS software. The results reveal significant effects of work ability, work discipline, and work environment and employee performance. Furthermore, an ANOVA test underscores that these three independent variables collectively have a positive and significant impact on employee performance. This research emphasizes the critical role of HRM practices and operational aspects in enhancing power plant performance. In the context of project management, these findings highlight the significance of developing and maintaining a workforce with the necessary skills, discipline, and conducive work environments to ensure the successful execution of operational success of a power plant. By comprehending the impact of worker technical capability on employee performance, project managers can make informed decisions and implement strategies to enhance project outcomes.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».