Downsizing and Organizational Restructuring: What Is the Impact on Hospital Performance?
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
Abstract In recent years, hospitals have radically restructured their operations while significantly downsizing their workforces. To date, little is known about the combined effect of these change processes on organizational functioning. There have been few large‐scale studies investigating how hospitals have performed when both organizational restructuring and downsizing are used concurrently. The research reported here sets out to separate and isolate the independent and combined effect of organizational restructuring and downsizing on hospital performance. In particular, it aims to address the following question: Do hospitals which undergo significant organizational restructuring while maintaining their workforce complement perform any better than hospitals that institute significant restructuring while heavily downsizing, and any better than hospitals which heavily downsize but undertake little or no organizational restructuring? Categorical regression analysis results from a sample of 285 Canadian acute care hospitals suggest that organizational restructuring and downsizing have differential impacts on organizational performance. Hospitals which undertook significant organizational restructuring while heavily downsizing were perceived to perform better than hospitals that heavily downsized but conducted little or no organizational restructuring, but performed worse than hospitals that undertook significant restructuring while maintaining their workforce complement. However, when the method of conducting the change management process was controlled for, these performance differences were reduced or eliminated.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| 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