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Enregistrement W4410091952 · doi:10.29138/jkis.v3i2.64

Pengaruh Insentif Dan Lingkungan Kerja Terhadap Kinerja Pegawai Melalui Motivasi Kerja Pada Perumda Air Minum Tirta Mahameru Kabupaten Lumajang

2025· article· id· W4410091952 sur OpenAlex
Khoirul Anam, Joko Suyono, Amrun Rosyid, Aldrian Arizona, Damarsari Ratnasahara Elisabeth

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

RevueJurnal Kompetensi Ilmu Sosial · 2025
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEmployee Performance and Management
Établissements canadiensGolder Associates (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh insentif dan lingkungan kerja terhadap kinerja pegawai melalui motivasi kerja di Perumda Air Minum Tirta Mahameru Kabupaten Lumajang. Pendekatan yang digunakan adalah kuantitatif dengan teknik analisis Structural Equation Modeling (SEM) berbasis Partial Least Square (PLS). Populasi penelitian terdiri dari seluruh pegawai tetap Perumda Air Minum Tirta Mahameru, yang berjumlah 70 orang, dan teknik sampel jenuh diterapkan untuk menjadikan seluruh populasi sebagai responden. Hasil penelitian menunjukkan bahwa insentif dan lingkungan kerja berpengaruh positif dan signifikan terhadap kinerja pegawai. Selain itu, insentif dan lingkungan kerja juga berpengaruh terhadap motivasi kerja pegawai. Motivasi kerja terbukti memiliki peran mediasi dalam hubungan antara insentif dan lingkungan kerja terhadap kinerja pegawai. Insentif yang diberikan kepada pegawai meningkatkan semangat dan dedikasi mereka dalam bekerja, sementara lingkungan kerja yang kondusif menciptakan suasana yang mendukung produktivitas dan kepuasan kerja. Dengan demikian, organisasi dapat meningkatkan kinerja pegawai dengan memperbaiki sistem insentif dan menciptakan lingkungan kerja yang lebih baik.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,333
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,257 · 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