A comparative analysis of mission statement content in secular and faith‐based hospitals
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper seeks to determine whether significant differences exist between secular and faith‐based hospitals in terms of specific mission statement components and mission‐related performance variables. Design/methodology/approach A total of 130 top managers from a sample of 515 Canadian hospitals responded to a comprehensive questionnaire investigating 23 mission statement components and seven mission performance outcome measures. Data were analyzed using frequency analysis, one‐way analysis of variance, MANOVA, chi‐squared and Mann‐Whitney U tests. Findings The analysis showed that differences in mission content exist between different types of hospitals, and that these differences form a pattern of sorts within each type. It was also found that faith‐based hospitals out‐perform their secular counterparts in many ways. Research limitations/implications The research and its findings are limited in their application to relatively large Canadian health care organizations and the responses/opinions given by managers from a hospital's senior echelons. Practical implications The results have implications for all health care organizations interested in improving the results in their mission performance scorecard. The findings both confirm the impact that mission statements can have on selected hospital performance indicators and demonstrate that faith‐based hospitals have been more diligent in taking advantage of them. Originality/value This is the first paper to show that specific and significant differences exist between the mission statements of secular and faith‐based hospitals and that those differences are associated with hospital performance. These findings will be of special interest to senior hospital administrators and “directors of mission” within faith‐based institutions.
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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 | 0,004 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».