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Enregistrement W1992275003 · doi:10.12927/cjnl.2005.17036

Human Resource Management Strategies and the Retention of Older RNs

2005· article· en· W1992275003 sur OpenAlexaffvenueabout
Marjorie Armstrong‐Stassen

Notice bibliographique

RevueNursing leadership · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRetirement, Disability, and Employment
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforceIncentiveBusinessHuman resource policiesHuman resourcesHuman resource managementWorkforce planningWork (physics)CallbackResource (disambiguation)Compensation (psychology)Aging in the American workforceNursingPsychologyPublic relationsKnowledge managementMedicineManagementPolitical scienceEconomic growthSocial psychologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the human resource management strategies that are most important in retaining older RNs in the workforce and the extent to which hospitals are currently engaging in these practices. The participants (n=361) were RNs aged 50 and over employed in hospitals across Ontario. Along with flexible work schedules, the human resource practices rated as most important in the decision of these RNs to remain in the workforce involved compensation (improving benefits; offering incentives for continued employment), recognition and respect (showing appreciation for a job well done; recognizing the experience, knowledge, skill and expertise of older nurses; ensuring that older nurses are treated with respect by others in the organization) and pre- and post-retirement arrangements (retirement with callback; partial or phased retirement options). There were significant differences between the importance that RNs attributed to the 34 human resource practices and the extent to which their hospitals are currently engaged in each practice, with the largest discrepancies occurring for those practices that RNs indicated were most important in their decision to remain in the workforce. While some hospitals may have difficulty in implementing strategies that have budgetary implications, all could implement recognition and respect with minimal financial consequences.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,732
Score d'incertitude au seuil0,526

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,442
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,023 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations33
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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