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Enregistrement W7056648871

Empirical analysis of job satisfaction determinants in Russia

2015· other· en· W7056648871 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuezvestiya of the National Academy of Sciences of Belarus (National Academy of Sciences of Belarus) · 2015
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleofectionArticular cartilage damageDemotionHyporeflexiaTubulopathyDysgeusia
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

© 2015 Canadian Center of Science and Education. All rights reserved. Investigation into job satisfaction determinants is of high practical relevance since it acts as an indicator of particular groups of employees’ willingness to invest in development of professional competencies and skills. The paper presents results of empirical analysis of determinants of job satisfaction, satisfaction with professional advancement prospects as well as concerns over possible job loss carried out using panel data representing working population of Russia. The main results obtained lead us to the following conclusions. Employment functions as well as financial incentives have the strongest influence over job satisfaction and satisfaction with professional advancement prospects, while respondents representing all professions reviewed are generally equally concerned with possible job loss. Age and length of respondent’s employment are nonlinearly related to satisfaction indicators while gender differences are not significant. Residents of large cities are less frequently satisfied with their jobs and professional advancement prospects; however, they are much less concerned about possible job loss. Those employed by state-owned companies and agencies more frequently express satisfaction with their current positions. The analysis also reveals a distinct decline in job satisfaction level and in satisfaction with professional advancement opportunities in the crisis years of 2009 and 2010.

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 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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,300
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0000,006
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,317 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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