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Enregistrement W4409783021 · doi:10.52103/jaf.v2i2.1066

Perencanaan Sumber Daya Pemuda Lokal dalam Jabatan Manejerial Di Pembangkit Listrik Tenaga Air (PLTA) (Studi Kasus di PLTA Poso Energy)

2022· article· id· W4409783021 sur OpenAlexaff
Rutfiah Mangun, Jeni Kamase, Serlin Serang

Notice bibliographique

RevueJournal of Accounting and Finance (JAF) · 2022
Typearticle
Langueid
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIslamic Finance and Banking Studies
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk : (1). Untuk mengetahui perencanaan Sumber Daya Lokal pada tingkat/level manajerial di PLTA Poso Energy, (2). Untuk mengetahuan perencanaan Sumber Daya Manusia di PLTA Poso Energy dalam mengisi kebutuhan tenaga kerja pada tingkat manajerial pada PLTA. Penelitian ini menggunakan data primer dengan metode kualitatif yaitu mewawancarai informan kunci sebanyak 12 orang yang terdiri dari Manajer Umum dan Teknik 1 orang, Supervisor Senior 2 orang, supervisor muda 1 orang,karyawan tetap 3 orang dan karyawan kontrak 5 orang. Hasil dari pembahasan menunjukan bahwa : (1) Bahwa pemuda local pada posisi manajerial belum ada, karena masih kurangnya pemuda local yang professional pada bidang kelistrikan,(2) Pemuda local lebih banyak menempati posisi Supervisor Muda (Sp.M) dan operator lapangan. (3) Kendala pemuda local dalam menempati posisi / level strategis manajerial dikarenakan tingkat pendidikan dan keahlian pemuda local masih kurang bahkan tidak ada. (4) PT. Poso Energy dalam proses perekrutan karyawan tetap berpedoman pada proses seleksi yang ketat. (5) PT. Poso Energy melaksanakan proses seleksi berdasarkan kebutuhan perusahaan dengan standard dan prosedur perekrutmen yang ditetapkan. (6) PT. Poso Energy melakukan seleksi atau rekrutmen karyawan menggunakan 2 (dua) metode yaitu metode tertutup dilaksanakan untuk perekrutmen karyawan tetap dan metode terbuka untuk penyeleksian karyawan kontrak.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,368
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,193 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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