Factors Affecting Job Motivation among Health Workers: A Study From Iran
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Human resources are the most vital resource of any organizations which determine how other resources are used to accomplish organizational goals. This research aimed to identity factors affecting health workers' motivation in Shahid Beheshti University of Medical Sciences (SBUMS). METHOD: This is a cross-sectional survey conducted with participation of 212 health workers of Tehran health centers in November and December 2011. The data collection tool was a researcher-developed questionnaire that included 17 motivating factors and 6 demotivating factors and 8 questions to assess the current status of some factors. Validity and reliability of the tool were confirmed. Data were analyzed with descriptive and analytical statistical tests. RESULTS: The main motivating factors for health workers were good management, supervisors and managers' support and good working relationship with colleagues. On the other hand, unfair treatment, poor management and lack of appreciation were the main demotivating factors. Furthermore, 47.2% of health workers believed that existing schemes for supervision were unhelpful in improving their performance. CONCLUSIONS: Strengthening management capacities in health services can increase job motivation and improve health workers' performance. The findings suggests that special attention should be paid to some aspects such as management competencies, social support in the workplace, treating employees fairly and performance management practices, especially supervision and performance appraisal.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».