Factors Affecting the Performance of Non-Permanent Medical Health Employees in the Bintang Mountains, Papua
Notice bibliographique
Résumé
To meet the needs of physicians in large quantities in health care facilities (health centers), especially in remote and very remote areas, the government established a policy on the placement of doctors as temporary employees through the Health Minister Regulation No. 1540 of 2002 on doctors placement policy as temporary employees. Geographical conditions in Papua, mostly mountainous areas led to difficult transportation access resulting in high transportation costs and the cost of living in the area where the charge. Besides the lack of electric utilities, telecommunication and housing adequate cause some areas to experience isolation. It is impacting the health services in the province of Papua. The research objective was to determine the factors that affect the performance of non-permanent doctor in the clinic of Bintang mountain, Papua Province. This type of research is analytic with cross sectional study. The population is all non-permanent doctors and head of the health center as a direct supervisor non-permanent doctor in Bintang Mountains District with totaling 41 people, were obtained using the total population technique. Results of the study are the effect of payroll on the performance of non-permanent doctor in Bintang Mountains (p-value 0.001) with a correlation coefficient of 0.433 (enough), there is the effect of certainty career post on the performance of non-permanent doctors in Bintang Mountains (p-value 0.003) with coefficients correlation of 0.371 (low), there is the influence of the availability of facilities and infrastructure to the performance of non-permanent doctors in Bintang Mountains (p-value 0.004) with a correlation coefficient of 0.378 (low). There is the effect of supervision system on the performance of non-permanent doctors (p-value 0.017) with coefficients correlation of 0.301 (low), there is the influence of the security conditions on the performance of non-permanent doctors in Bintang Mountains Regency (p-value 0.008) with a correlation coefficient of 0.341 (low).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».