Strengthening Strategic Reward Framework in Health Systems: A Survey of Narok County, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rewards are used to strengthen good behavior among employees based on the general assumption that rewards motivate staff to improve organizational productivity. However, the extent to which rewards influence motivation among health workers (HWs) has limited information that is useful to human resources (HRs) instruments. This study assessed the influence of rewards on motivation among HWs in Narok County, Kenya. METHODS: This was a cross-sectional study done in two sub-counties of Narok County. Data on the rewards availability, rewards perceptions and influence of rewards on performance, as well as motivation level of the HWs, was collected using a self-administered questionnaire with HWs. SPSS version 21 was used to analyze descriptive statistics, and factor analysis and multivariate regression using Eigen vectors was used to assess the relationship between the reward intervention and HWs’ motivation.RESULTS: A majority of HWs 175 (73.8%) had not received a reward for good performance. Only 3 (4.8%) of the respondents who received rewards were not motivated by the reward they received. Overall, reward significantly predicted general motivation (p-value = 0.009).CONCLUSION: In Narok County, the HR’s instruments have not utilized the reward system known to motivate employees. In the study area, hard work was not acknowledged and rewarded accordingly. In addition, there were not sufficient opportunities for promotion in the county. An increased level of reward has the potential to motivate HWs to perform better. Therefore, providing rewards to employees to increase motivation is a strategy that the Narok County health system and its HR management should utilize.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».