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Enregistrement W2982314313 · doi:10.5539/gjhs.v11n12p198

Transforming South African Public Hospitals Through Intrapreneurship Practice: Views of Unit Nurse Managers Regarding Their Potential Contribution

2019· article· en· W2982314313 sur OpenAlexvenueno aff
Thandiwe Marethabile Letsie

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueOrganizational Strategy and Culture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntrapreneurshipTransformative learningNursingCreativityBureaucracyFocus groupUnit (ring theory)Health carePublic relationsQuality (philosophy)BusinessPsychologyMedicineEntrepreneurshipPolitical scienceMarketingPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The insurmountable challenges confronting public hospitals globally jeopardize envisaged quality. South Africa health care system faces a number of challenges calling for strategic business approaches embodied through intrapreneurship practice. As a foreign concept in nursing, intrapreneurship is least understood. Views of unit nurse managers concerning their potential contribution towards improving services at public hospitals are least understood. A qualitative, descriptive and explorative study done through focus groups shed light. Data analysed through Tesch approach culminated in rich verbatim. The participants’ shared the following views concerning their intrapreneurial contribution; ability to take–risk in bureaucratic public hospitals; they associate the initiative with creativity and novelty through leading transformative projects in teams, the business leaders are knowledgeable, and share ideas internally or outside. The remarkable paradigm shift in nursing adopting business strategies has a significant impact on outcome of nursing care. The proposed recommendations adding significant value, transform health care policy, practice, education. On-going capacity development for the nurses in clinical practice is a necessary quality improvement initiative.

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)0,009
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,009
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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