Exploring the Factors that Affect the Happiness of South African Veterinarians
Notice bibliographique
Résumé
Happiness is a new field of study in various fields, including health care and veterinary science. Workplace-related happiness, or subjective well-being in the work environment, has become a prominent research field. The happiness of veterinarians has gained academic interest globally over recent years. Previous research indicated that increased happiness levels of employees have social, personal and possible financial gain for employers and employees. The objectives of this study were to determine the factors that affect the happiness of South African veterinarians and develop a conceptual model based on the identified factors. A cross-sectional study using a quantitative survey was conducted using a standardized questionnaire. Of 2,182 registered veterinarians, 360 practicing veterinarians completed the survey and the results were statistically analyzed using exploratory factor analysis. The results indicated that the factors influence in the workplace, social relationships, satisfaction with work-life balance, purpose, optimism, work satisfaction, work stress, and leisure were identified as having significant statistical relationships with the happiness of veterinarians. Managerial recommendations are provided based on the research findings. This study is the first known study to examine the factors that affect the happiness levels of veterinarians. The study forms the base for similar research to be conducted in other countries.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».