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Enregistrement W2606963027 · doi:10.12968/bjhc.2017.23.4.176

Expatriate health professionals in the Saudi Arabia private sector

2017· article· en· W2606963027 sur OpenAlexaff
Yasin M. Yasin, Areej Al‐Hamad, Charles H. Bélanger, Annie Boucher, Mohammad A AbuRubeiha

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Healthcare Management · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Student and Expatriate Challenges
Établissements canadiensLaurentian UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExpatriateJob satisfactionSalaryJob attitudePrivate sectorJob securityStressorPsychologyNursingJob performanceDemographic economicsBusinessMedicineSocial psychologyClinical psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to identify the differences in job satisfaction levels among expatriate health professionals (EHPs) working in the Saudi Arabian private sector, the stressors affecting their job satisfaction, and the influence of those stressors on their turnover intention. A cross-sectional design was guided by Herzberg's Theory. A convenience sample of 204 expatriate doctors, nurses, and pharmacists in Saudi Arabia were recruited from the private sector. Data were collected from four urban hospitals in regions having 74% of the bed capacity in the private sector. A four-part instrument measured dissatisfiers, job satisfaction, turnover intention, and cultural unrest. The results showed that EHPs have moderate job satisfaction. There was a difference in job satisfaction levels in terms of profession and nationality. Stressors influencing job satisfaction support Herzberg's theory. There was a significant positive correlation between dissatisfiers and job satisfaction. Cultural unrest had a very weak positive correlation with job satisfaction. Working conditions, salary, supervision, interpersonal relationships, hospital policy and administration, and job security were significant predictors of job satisfaction. Job satisfaction and turnover intention have insignificant relationship. The private health organisations can use the findings of this study to promote job satisfaction, decrease turnover intention, and improve cultural acclimatisation

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,578
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,336 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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