Influencia de la satisfacción laboral en la productividad del personal agrícola en un fundo de una empresa agroindustrial, Trujillo 2019
Bibliographic record
Abstract
Estamos en una época sin freno, sujeta a cambios sustanciales, divisiones, fusiones, competencia, tecnología, innovaciones, nuevas políticas, nuevos estudio y nuevos conocimientos, esto ha llevado a querer profundizar un tema que para algunos probablemente no sea novedoso, pero en opinión propia sí lo es, ya que más allá de comprobar la existencia o no de la relación de las variables, satisfacción laboral y productividad. Es una propuesta basada en la teoría de los factores de Frederick Herzberg tomando como base solo el factor higiénico, el cual fue definido como todas aquellas condiciones que rodean al individuo cuando trabaja, luego fue complementado con la normatividad de SENASA establecida en una guía de buenas prácticas de Producción e Higiene que será determinante para alcanzar el objetivo general, la influencia de la satisfacción laboral en la productividad del personal agrícola en un fundo de una empresa agroindustrial, Trujillo 2019 y comprobar o derogar la hipótesis general y las seis hipótesis específicas por cada dimensión. Se inició con la validación del instrumento propuesto para la investigación mediante criterio de jueces, además, se aplicó la formula “r” de Pearson en los ítems del instrumento de medición. Se obtuvo un r = 0.832 (r > 0.70), lo cual indicó que el instrumento que evalúa la satisfacción laboral era válido. En cuanto a la confiabilidad, de un total de 15 pruebas realizadas a nivel piloto se obtuvo en total un índice de confiabilidad Alfa de Cronbach de α = 0.929 (α > 0.50), lo cual indicaba que el instrumento también era confiable. Al tener listo el cuestionario se procedió a aplicar a la muestra seleccionada para el procesamiento y análisis de la información que luego fue correlacionada con la variable dependiente, productividad, basada en una fórmula general que dio como resultado un nivel regular y deficiente (54.3%) en la influencia de la satisfacción laboral frente a la productividad que pudo deberse a la desatención de las condiciones elementales o llamados factores higiénicos.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".