Relationships between actual and desired workplace characteristics and job satisfaction for community health workers in China: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Community health workers are the main providers of community health services in China and have been important in the process of health system reform that has been in place since 2009. Therefore, it is critical that healthcare managers and policy decision makers motivate current staff and improve their job satisfaction. This study examined workplace characteristics and their contribution to job satisfaction in community health workers in Heilongjiang Province, China. METHODS: A cross-sectional survey of 448 community health workers, from three cities in Heilongjiang province, was conducted between October 1, 2012 and December 31, 2012. Multistage sampling procedures were used to measure socioeconomic and demographic status, job satisfaction, and both actual and desired workplace characteristics. Factor analysis was conducted to determine the main factors contributing to workplace characteristics, and multiple linear regression analysis was performed to assess the key determinants of job satisfaction. RESULTS: Eight groups of factors were identified as the most important workplace characteristics. These comprised system and policy; fringe benefits; work itself; work relationships; professional development; recognition; work environment; and remuneration. In all cases, all desired workplace characteristics were higher than the associated actual workplace characteristics. The main determinants of job satisfaction were occupation, years worked in health service institution, and five subscales representing the gap between desired and actual workplace characteristics, which were system and policy; fringe benefits; working relationship; professional development; and remuneration. CONCLUSIONS: These findings suggested that managers wishing to enhance job satisfaction should assess workplace characteristics comprehensively and design mechanisms that reduce the gap between actual and desired workplace characteristics.
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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 | 0,014 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».