A cross method analysis of the impact of culture and communications upon a health care merger
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The incidence of mergers and acquisitions has proliferated throughout the world including all sectors of our society, both municipal and industrial, private and public. However, the majority (60‐80 percent) of them do not reach their intended objectives owing to the fact that the merging organizations do not realize the impact of neglecting the human resource factor. Although they properly assess and address the financial and legal issues, they continually overlook this critical factor. The present literature suggests what organizations should do to reverse these negative effects and how to properly address the human resources issues. This research seeks to test this list of suggestions, in the form of a unified model, employing the single case study method. The case in question is a newly merged health centre comprised of four well‐established hospitals. Rather than a set of hypotheses, sets of prescriptions were developed to test the model. Data from interviews and existing documents are used to support or modify the final model. The qualitative results utilized a cross‐method analysis that supported the majority of the unified model, requiring a few modifications. This research has subsequently lead to the development of a unified human resources model for the proper and successful implementation of mergers and acquisitions. The implications of these findings for all organizations, and for mergers and acquisitions theory and practice, are discussed.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle