The Role of National Industrial Court in Sustaining Harmony in Nigerian Health Sector: A Case of University of Abuja Teaching Hospital
Notice bibliographique
Résumé
Recently, Nigerian health sector especially the hospitals has been enervated by grievances, antagonism, unpleasantness, dissension, and apprehension. Unfortunately, the industry involved in ensuring workers’ healthcare and that of the populace has experienced tempestuous times. Slyly, issues whose pedigrees could be traced to superiority, autonomy, compensation schemes and other conditions of service gradually meandered into the public health sector leading to health workers and non-health workers being at loggerhead with one another. As such, the serenity and harmony once witnessed in government hospitals have been jumbled by incoherent differences of various groups in the hospital. This paper therefore proposes to examine the causes of disputes at the University of Abuja Teaching Hospital; what has been done, and what needs to be done by all and sundry and more especially, the role National Industrial Court (NIC) has played in sustaining harmony in Nigerian health sector. Also, it will examine the role National industrial Court has previously played and can still play futuristically to enhance and sustain the desired industrial harmony in University of Abuja Teaching Hospital, the entire health sector and other sectors of the economy.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,032 | 0,014 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».