Migration Factors of Clinical Instructors in a University
Notice bibliographique
Résumé
The worldwide shortage of nurses, which results from a global undersupplyand high attrition rates, affects developed countries in the West the same way as itaffects developing countries in Asia, Africa and Latin America. The difference liesin the fact that developing countries serve as a readily available source of trainednurses for developed countries in Europe, North America and parts of Oceania.Thus, the ongoing nursing shortage in developing countries is worsened by a lossof thousands of trained nurses every year to emigration. This study identified the migration factors of Clinical Instructors in a university of Cebu City, Philippines.Utilizing 100 clinical instructors as respondents, the study reveals that the majoritywere 25-28 years old; female; single; 0-5 years of work service; with units in amaster’s program; belonged to a nuclear family; has no child; with monthly incomeof Php10,000-Php20,000; has taken foreign nursing examinations; and intendedto migrate to Canada. The top three push factors of migration were low salary, absence of overtime and hazard pays, and limited opportunities for employment.Top three pull factors were higher income, better benefits and compensationpackage, a chance to upgrade nursing skills, and opportunity to travel and learn other cultures.Keywords: Social sciences, low salary, nurse migration, push factors, descriptivecorrelationaldesign, Philippines
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».