Organizational Justice and the Shortage of Nurses in Medical & Educational Hospitals, in Urmia-2014
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: One of the most important reasons of turnover is perceptions of organizational justice. The purpose of this study was to investigate the effect of perceived organizational justice and its components on turnover intentions of nurses in hospitals of Urmia University of Medical Sciences. METHODS: This cross-sectional study was among nurses. 310 samples were estimated according to Morgan Table. Two valid and reliable questionnaires of turnover and organizational justice were used. Data analysis was performed using the software SPSS20. Using the Kolmogorov-Smirnov test, the normality and relationship between variables with Pearson and Spearman correlation test were analyzed. RESULTS: Most people were married and aged between 26 and 35 years, BA and were hired with contraction. The mean score of organizational justice variable was 2.59. The highest average was the interactional justice variable (2.81) and then Procedural fairness variable (2.75) and distributive justices (2.03) were, respectively. The mean range of turnover variable was 3.10. The results showed weak and negative relationship between various dimensions of organizational justice and turnover in nurses. CONCLUSION: Organizational justice and turnover had inverse relationship with each other. Therefore how much organizational justice in the organization is more; employees tend to stay more. Finally, suggestions for improvement of justice proposed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».