Anger‐provoking events and intention to turnover in hospital administrators
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this paper is to examine anger associated with types of negative work events experienced by health administrators and to examine the impact of anger on intent to leave. DESIGN/METHODOLOGY/APPROACH: Textual data analysis is used to measure anger in open-ended survey responses from administrative staff of a Canadian hospital. Multivariate regression is applied to predict anger from event type, on the one hand, and turnover intentions from anger, on the other. FINDINGS: Person-related negative events contributed to administrator anger more than policy-related events. Anger from events predicted turnover intentions after adjusting for numerous potential confounds. RESEARCH LIMITATIONS/IMPLICATIONS: Future studies using larger samples across multiple sites are needed to test the generalizability of results. PRACTICAL IMPLICATIONS: Results provide useful information for retention strategies through codifying respect and fairness in interactions and policies. Health organizations stand to gain efficiencies by helping administrators handle anger effectively, leading to more stable staffing levels and more pleasurable, productive work environments. ORIGINALITY/VALUE: This paper addresses gaps in knowledge about determinants of turnover in this population by examining the impact of administrator anger on intent to leave and the work events which give rise to anger. Given the strategic importance of health administration work and the high costs to health organizations when administrators leave, results hold particular promise for health human resources.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».