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Enregistrement W2810943786

병원경영 관련 분야의 연구경향 분석

2016· article· ko· W2810943786 sur OpenAlexaboutno aff
정유민, Lee Su Jung, Min-jee Kim, Sun Hee Lee

Notice bibliographique

Revue한국병원경영학회지 · 2016
Typearticle
Langueko
DomaineMedicine
ThématiqueDiverse Approaches in Healthcare and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJob satisfactionWorkforceQuarter (Canadian coin)PsychologyProductivityBibliometricsData collectionNursingMedicineMedical educationPolitical scienceSociologySocial scienceLibrary scienceGeographySocial psychologyComputer scienceEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines academic research trends and the change of patterns by analyzing researches related to hospital management registered in Korea Citation Index(KCI) from 2010 to 2014 and offers basic information for interests and future research demands in the field of hospital management As research subjects, a total of 694 published articles were selected. It``s to analyze them by dividing into research topics, methods and author.s characteristics, and to present them by classifying the period into 2010-2011, 2012-2013, 3rd quarter of 2014 since there was no significant difference in the result between adjacent years. As a result, Korean Journal of Hospital Management has accounted for the highest published rate year after year. In the research topic analysis, it showed a decreasing trend in these research topics as medical marketing and patient satisfaction which became the biggest issue in 2010-2011 significantly were lower in 2014, but an increasing trend in job satisfaction, job stress, labor administration and workforce productivity. The most frequently cited keywords were hospital employees, job satisfaction, organizational commitment, job stress, turnover intention. According to the research method analysis, the survey was the most popular method for data collection. However, Interview and medical records as data sources showed a decline trend. As analysis methods, multivariate analysis of quantitative methods was most used. Finally, as a result of analyzing main author.s characteristics, the ratio of the authors belonging to health administration and nursing departments of the academic world increased gradually. In the regional distribution, organizations in Seoul are most common, those in DaeguㆍGyeongbuk areas, foreign organizations showed a tendency to decrease. This is the first study to examine the annual trend on hospital management-related research issues among articles published in domestic journal and we found qualitative and quantitative advances in hospital management research filed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0110,017
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,238 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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