Pengaruh Knowledge Sharing, Komitmen Organisasi Dan Kepemimpinan Terhadap Kinerja Pegawai Dinas Kesehatan Surabaya, Bidang Pencegahan Dan Pengendalian Penyakit
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini meneliti pengaruh knowledge sharing, komitmen organisasi, dan kepemimpinan terhadap kinerja pegawai di Dinas Kesehatan Surabaya, khususnya di Bidang Pencegahan dan Pengendalian Penyakit. Penelitian ini dilatarbelakangi oleh pentingnya kinerja pegawai dalam pelayanan kesehatan dan adanya inkonsistensi hasil penelitian sebelumnya terkait faktor-faktor yang mempengaruhinya. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis pengaruh parsial dan simultan dari knowledge sharing, komitmen organisasi, dan kepemimpinan terhadap kinerja pegawai, serta menentukan variabel yang berpengaruh dominan. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan pendekatan survei. Data dikumpulkan melalui kuesioner yang disebarkan kepada sampel pegawai di Bidang Pencegahan dan Pengendalian Penyakit Dinas Kesehatan Surabaya. Analisis data dilakukan dengan menggunakan teknik regresi linier berganda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa knowledge sharing dan komitmen organisasi berpengaruh positif dan signifikan terhadap kinerja pegawai, sedangkan kepemimpinan tidak berpengaruh signifikan. Secara simultan, knowledge sharing, komitmen organisasi, dan kepemimpinan berpengaruh signifikan terhadap kinerja pegawai. Variabel komitmen organisasi memiliki pengaruh dominan terhadap kinerja pegawai. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan bagi praktisi dalam meningkatkan kinerja pegawai, menjadi referensi ilmiah di bidang manajemen sumber daya manusia, dan menjadi acuan bagi penelitian selanjutnya.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,005 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».