PENGARUH QUARTER LIFE CRISIS TERHADAP TURNOVER INTENTION PADA PERAWAT RUMAH SAKIT X
Notice bibliographique
Résumé
Berdasarkan data turnover perawat rumah sakit X pada tahun 2021 sebesar 4%, 2022 hingga 5% dan pada tahun 2023 pada bulan Januari hingga Oktober sejumlah 3% dengan rentang usia ≤ 30. Pada rentang usia ≤ 30 umumnya individu memasuki masa emerging adulthood atau masa dewasa awal yang rentan mengalami quarter life crisis. Sehingga perlu ditinjau kembali mengenai faktor-faktor yang menyebabkan perawat usia ≤ 30 di rumah sakit X melakukan pengunduran diri. Adapun tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui apakah ada pengaruh quarter life crisis terhadap turnover intention pada perawat dengan rentang usia 21-30 tahun di rumah sakit X. Pengambilan sampel menggunakan teknik purposive sampling. Alat ukur yang digunakan adalah skala quarter life crisis berdasarkan 7 dimensi quarter life crisis dan TIS-14 untuk mengukur tingkat turnover intention berdasarkan 3 aspek Mobley. Uji hipotesis penelitian ini menggunakan uji regresi linear sederhana dengan bantuan SPSS 27 for windows dengan nilai signifikasi sebesar 0,001 < 0,05 hasil penelitian menunjukkan adanya pengaruh quarter life crisis pada turnover intention. Sedangkan nilai R Square didapatkan sebesar 0,161 artinya sebesar 16,1% quarter life crisis memiliki pengaruh terhadap turnover intention.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».