A Research to Determine the Ethical Climate Perception of Nurses Who Work In Private Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
Objective: It’s imperative that organizations that want to exist in the business world where competition is intense and that want to ensure should create a positive ethical climate perception. The aim of this study was to determine the level of perceptions of the ethical climate of nurses who work in a private hospital and to determine whether ethical climate perceptions differ according to demographic characteristics. Methods: The study was conducted between July-September 2018 on 154 nurses working at two private hospitals(in Istanbul and Yalova). Research data were collected from nurses working in these hospitals. This is a descriptive cross-sectional study. Results: According to findings, it was determined that the ethical climate perception of the participants was generally positive. In dimensions, ethical climate perception was found most positive in patient dimension, while most negative in physicians dimension. At findings, the perception of ethical climate according to the gender of the participants differed statistically in the managers dimension and perception of ethical climate according to working time in hospital differed in patients dimension(p<0.05). Perception of ethical climate didn’t differed significantly with age, educational and marital status of participants (p>0.05). Conclusions: It was determined that the hospital ethical climate perceptions of the nurses in the study were highly positive, and this perception was influenced by gender and the year of work. The sub-dimension, where the ethical climate perception was the most negative, was the physician dimension. It’s thought that the results obtained can be a guide in supporting positive ethical behavior.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».