İtfaiye teşkilatında çalışan personelin eğitim alma durumları ile iş performansları arasındaki farklılığın incelenmesi: İBB örneği
Notice bibliographique
Résumé
Dünyada ateş savaşçıları olarak bilinen itfaiyeciler; sadece ikamet ve işyeri yangınlarını söndürmekle kalmayıp her türlü kurtarmayı gerektiren acil durum olayları, deprem, sel, su baskını, çığ, fırtına, endüstriyel ve orman yangınları gibi afetler ile tehlikeli madde ve KBRN vakaları dahil tüm olaylara müdahale etmektedirler. Dünyada ve ülkemizde her yıl onlarca itfaiyeci, müdahalelerde kazaya uğramakta, bunun sonucunda geçici veya kalıcı engellilik durumu hatta can kayıpları yaşanabilmektedir. Bu araştırmanın amacı İstanbul İtfaiyesinde çalışan personelin aldığı eğitimi alıp almamalarıyla iş performansları arasındaki anlamlı farklılığın tespit edilmesidir. Ayrıca yine çalışanların medeni durumları, yaş dağılımları, eğitim seviyeleri, kadro durumları ve toplam görev süreleriyle iş performansı arasındaki anlamlı farklılığın incelenmesidir. Araştırmanın evreni İ.B.B. İtfaiyesi olup örneklemi İstanbul itfaiyesindeki yaş, cinsiyet, medeni durum, mezuniyet, görev süresi ile kadro unvanı farklılık içeren toplamda 386 personele uygulanmıştır. Bu bağlamda araştırmada SPSS istatistik programı kullanılarak veriler normal dağılım gösterdiği için bağımsız örneklemler için t testi ve tek yönlü varyans (Anova) analizi uygulanmıştır. Araştırma sonuçlarına göre inovasyon, sağlık, güvenlik, afetlerde etkin olma ve verimlilik konulu eğitim alan itfaiye personellerinin eğitim almayan personellere göre iş performansı daha yüksek çıkmıştır. Ayrıca eğitim seviyesi lise ve ön lisans olan itfaiye personellerinin iş performansı eğitim seviyesi lise ve ortaokul olanlardan daha yüksek çıkmıştır. Ancak itfaiye personellerinin medeni durumları, unvanları, yaşları ve toplam görev süreleri ile iş performansları...
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,004 |
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 ».