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Enregistrement W2071763389 · doi:10.1111/j.1748-0361.2001.tb00965.x

Perceptions of Important Retention and Recruitment Factors by Therapists in Northwestern Ontario

2001· article· en· W2071763389 sur OpenAlexaffabout
Patricia Solomon, Penny Salvatori, Sue Berry

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rural Health · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecreationFeelingAutonomySpouseEmployee retentionJob satisfactionMedicineNursingPerceptionPsychologySocial psychologyMarketingBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recruitment and retention of health professionals in rural and remote communities are well-known challenges. Although the literature states that lifestyle factors and being from a rural background influence recruitment and retention, much of the research is dated and of limited relevance to rehabilitation professionals. This study reports on a survey of physical therapists (PTs) and occupational therapists (OTs) in northwestern Ontario. Seventy-four percent of the OTs and PTs from this geographically isolated region of Canada responded to a mail survey examining factors that influenced their job recruitment and retention decisions. Availability of leisure and recreation activities, proximity of family of origin, need for OTs and PTs and influence of spouse or partner frequently contributed to recruitment decisions and were also important in retention decisions. Although professional autonomy was an important source of job satisfaction for the respondents, almost one-third reported a feeling of professional isolation. Professional development initiatives appeared to influence job satisfaction but were unlikely to influence working life decisions. The findings suggest that recruitment and retention strategies should be multifaceted to reflect the complexity of therapists' decision-making.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,424
Score d'incertitude au seuil0,854

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,179
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,305 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations42
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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