Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
HYPOTHESIS: Financial incentives are the only form of compensation that will motivate surgeons at an academic health sciences center to perform the tasks outlined in the hospital's mission statement. DESIGN: A questionnaire divided into 5 sections: demographics, compensation, time allocation, benefits and incentives, and motivational factors. SETTING: The Department of Surgery, The Toronto Hospital, Toronto, Ontario. PARTICIPANTS: All academic surgeons (N=64) practicing at The Toronto Hospital in July 1997. RESULTS: Of the 64 eligible mailed surveys, there were responses for 59. Of these 59 surgeons, 48 (81%) receive compensation through a fee-for-service method. However, only 32 (54%) of the surgeons prefer the fee-for-service method, while 18 (31%) prefer salary and 9 (15%) prefer an alternative system. On average, these academic surgeons spend 44% of their time teaching or performing research, for which they receive 14% of their total income. Of the motivational factors assessed, financial bonuses are a positive motivational factor for all "surgeon tasks." In addition, task-specific motivational factors were established for research, teaching, and operating, including research facilities, mentorship and prestige, and interesting case types, respectively. CONCLUSIONS: Surgeons are not appropriately renumerated for time spent on academic activities, and many would prefer an alternative form of compensation to the fee-for-service method. Knowledge that surgeons are receptive to tasks supporting the hospital's mission statement leads us to conclude that appropriate motivation can shape the activity of academic surgeons. Financial rewards ranked the highest as a motivational factor for all surgeon tasks; however, task-specific motivational factors were identified. Overall, multiple factors, specifically targeted to the individual, will serve to motivate. Thus, compensation packages based on individual preferences and personal motivational factors will be the most successful.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle