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Enregistrement W2898931684 · doi:10.5539/mas.v12n11p55

The Effect of Talent Management on Organizational Effectiveness in Healthcare Sector

2018· article· en· W2898931684 sur OpenAlexvenueno aff
Bader Yousef Obeidat, Haneen Yassin, Ra’ed Masa’deh

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueHuman Resource and Talent Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTalent managementBusinessHealth careSample (material)Job satisfactionMarketingOrganizational effectivenessPsychologyManagementEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aim is to investigate the direct effect of talent management on organizational effectiveness in the health care sector. The study population consisted of all working employees at all levels, from the medical and the managerial domains with a total of 3512 employees, a quantitative research design and regression analysis were used to a convenience sample on a total of 251 valid returns that were gained in a questionnaire based survey, applied among workers from Joint Commission International (JCI) accredited Jordanian private hospitals. The findings showed that there is a strong positive correlation between the study variables; talent management and organizational effectiveness; talent management with its dimensions; attract talent, maintain talent, and develop talent, have a significant effect on organizational effectiveness. In addition the organizational effectiveness dimensions, namely job satisfaction, and organizational involvement were positively and significantly related to each other. This study implies that Jordanian hospitals should try their best to adopt and facilitate talent management strategies implementation to keep its talented employees in nurture tone and more sustained, which will eventually yield favorable results for those hospitals in regard with its effectiveness.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,220 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations24
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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