Self Esteem and Organizational Commitment Among Health Information Management Staff in Tertiary Care Hospitals in Tehran
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Self esteem (SE) and organizational commitment (OC)? have significant impact on the quality of work life. AIM: This study aims to gain a better understanding of the relationships between SE and OC among health information management staff in tertiary care hospitals in Tehran (Iran). METHODS: This was a descriptive correlational and cross sectional study conducted on the health information management staff of tertiary care hospitals in Tehran, Iran. A total of 155 participants were randomly selected from 400 staff. Data were collected by two standard questionnaires. The SE and OC was measured using Eysenck SE scale and Meyer and Allen's three component model, respectively. The collected data were analyzed with the SPSS (version 16) using statistical tests of of independent T-test, Pearson Correlation coefficient, one way ANOVA and F tests. RESULTS: The OC and SE of the employees' were 67.8?, out of 120 (weak) and 21.0 out of 30 (moderate), respectively. The values for affective commitment, normative commitment, and continuance commitment were respectively 21.3 out of 40 (moderate), 23.9 out of 40 (moderate), and 22.7 out of 40 (moderate). The Pearson correlation coefficient test showed a significant OC and SE was statistically significant (P<0.05). The one way ANOVA test (P<0.05) did not show any significant difference between educational degree and work experience with SE and OC. CONCLUSION: This research showed that SE and OC ?are moderate. SE and OC have strong correlation with turnover, critical thinking, job satisfaction, and individual and organizational improvement. Therefore, applying appropriate human resource policies is crucial to reinforce these measures.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».