Improving performance by increasing job motivation among midwives in Babol University of Medical Sciences
Notice bibliographique
Résumé
Background: It is important to understand midwiveschr('39') perceptions about their jobs and factors that influence their motivation. The aim of this study was to investigate and describe the main factors influencing job motivation among midwives at Babol University of Medical Sciences, Babol, Iran. Methods: This cross-sectional study was carried out on midwives at Babol University of Medical Sciences in 2012. A total of 44 midwifes were selected using a systemic random sampling method and sampling proportionate to size. A questionnaire comprising 26 questions was used to assess the main factors influencing job motivation. The main areas to be addressed were: functional job analysis, in service training and the objective use of performance assessment. We organized an in-service training committee, which provided training programmed based on the needs of midwives. Also, we did set up a performance appraisal committee in order to ensure an objective use of existing performance appraisal form and – after getting permission grant – we changed it based on job description. Results: The results of our informal questionnaire survey provided a comprehensive view of motivation among midwives in Babol University of Medical Sciences. Conclusion: Low motivation and dissatisfaction were widespread, and can be attributed to salary and remuneration, intensive job regulation, functional job description, in-service training, job opportunity, and performance appraisal mechanisms.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».