Restonomiopiskelijoiden työhyvinvoinnin tila
Notice bibliographique
Résumé
Tämä opinnäytetyö tarkastelee Tampereen ammattikorkeakoulun restonomiopiskelijoiden työhyvinvoinnin tilaa. Mikä on restonomiopiskelijoiden nykyinen hyvinvoinnin tila sekä miten koronaviruspandemia on vaikuttanut työhyvinvointiin, toimivat tämän tutkimuksen tutkimuskysymyksinä. Tutkimuksen viitekehyksessä perehdyttiin työhyvinvoinnin erilaisiin tekijöihin, majoitus- ja ravitsemusalaan sekä koronaviruspandemian vaikutuksiin. Tutkimus toteutettiin kvantitatiivisena kyselytutkimuksena ja kysely toteutettiin sähköisenä. \n \nTutkimuksen tuloksena kävi ilmi, että työhyvinvoinnin tila näillä opiskelijoilla on yleisellä tasolla hyvä. Kyselyyn vastanneita oli 106 henkilöä. Tuloksissa kävi ilmi, että vaikka yleisellä tasolla hyvinvointi on hyvä, on vuorovaikutuksessa ja työilmapiirissa parantamista. Saatiin myös selville, että koronaviruspandemialla oli vaikutusta työhyvinvointiin ja koetettiin, että pandemian aikana työntekijöiden jaksamisesta ei huolehdittu eikä sitä turvattu. Lopputuloksena saatiin aikaa muutama ehdotus, miten vuorovaikutusta voitaisiin työpaikoilla parantaa ja miten työilmapiiriin voitaisiin vaikuttaa positiivisesti ja saada aikaan parempi yhteishenki työpaikoille.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,009 |
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 ».