The Impact of Talent Management on Resident Doctor Performance at Jordanian Ministry of Health Educational Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to identify the impact of talent management on medical physician performance at the Jordan ministry of health educational hospitals. However, the population of study was the resident physicians at the three educational hospitals (Prince HAMZA, Princess BASMA and AL-Karak), and the number of population was (478) male and female doctors, and the study sample consisted of (77) male and female resident physicians at the educational hospitals, forming (16%) of the study population. On the other hand, the two researchers relied on the questionnaire in order to collect data on the study sample, and they relied on the descriptive approach and single and multiple regression to analyze the data. The results of study show the following: that the level of talent management application at the three educational hospitals came with moderate level, and the arithmetic mean for the estimates of sample individuals on resident doctors areas was moderate at large, also, there is a significant statistically impact at (α≤0.05) for the management of talents in its dimensions on the resident physician performance, but with moderate level, also there is impact of talent management on all physician performance dimensions (morning report presentation, doing morning round, examining and admitting the patients at night and evening shift and coordinating with other departments in hospital for diagnostic procedures).So, the study recommended that education hospitals should develop systems and programs to attract, select, develop, evaluate the talent and make available all tools necessary to retain talent physician and keep abreast with modern management thought in talent management practice at the educational Jordanian hospitals.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».