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Enregistrement W4415040664 · doi:10.51903/dinamika.v5i2.807

PENGARUH KOHESIVITAS KELOMPOK, KEPUASAN KERJA, LINGKUNGAN KERJA, DAN KOMITMEN ORGANISASI TERHADAP INTENSI <i>TURNOVER</i>

2025· article· id· W4415040664 sur OpenAlex
Lola Amelia, Pemilia Sulistyowati

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

RevueDinamika · 2025
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSMEs Development and Digital Marketing
Établissements canadiensSt. Stephen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrganizational commitmentHuman resourcesDepression (economics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pengelolaan sumber daya manusia di perusahaan harus dijalankan dengan sebaik mungkin dengan pengelolaan yang efektif dan efesien agar perusahaan dapat bersaing dengan persahaan-persahaan lainnya. Sebaliknya jika pengelolaan sumber daya manusia perusahaan tidak berjalan dengan efektif, maka akan muncul berbagai masalah yang akan mengganggu kinerja perusahaan. Fenomena yang sering terjadi adalah terdapat banyak karyawan yang ingin berpindah kerja atau intensi turnover yang akhirnya berujung pada keputusan karyawan tersebut untuk meninggalkan pekerjaannya (turnover).

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,531
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,242 · 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