The Role of Human Resources Management Towards Healthcare Providers Retention during Covid-19 Pandemic in Egypt
Notice bibliographique
Résumé
HRM has a significant role in motivating the employees and ensuring that every employee is satisfied with the HR practices. Healthcare providers have been facing stress and depression especially in Egypt, due to COVID-19. In this country, the healthcare providers are looking for alternatives to achieve satisfaction as COVID-19 has affected their jobs, salaries, incentives, and bonuses. The past studies have focused on assessing the HRM’s role in employee retention and satisfaction during the COVID-19 pandemic in Egypt. The past research discussed the impact of motivation, incentives, and rewards on the employees’ motivation. This study focused on evaluating the role of HRM towards the healthcare providers' retention during COVID-19 in Egypt. This study relied on the quantitative approach for achieving the findings and conclusion. The sample size of the study involved 120 healthcare providers working in different hospitals. The results revealed that intrinsic motivation, rewards, incentives, monetary benefits, and non-monetary benefits have an essential role in maintaining the healthcare providers during COVID-19. It is concluded that HR can play a significant role in retaining key healthcare providers in COVID-19. The elements including intrinsic motivation, incentives, non-monetary, and monetary benefits can play a significant part in retaining healthcare providers. HR departments should focus on releasing salaries on time, providing specific bonuses, and providing incentives to healthcare providers whenever they perform at their best level.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».