Individual-Level Factors are Significantly More Predictive of Employee Innovativeness Than Job-Specific or Organization-Level Factors: Results From a Quantitative Study of Health Professionals
Notice bibliographique
Résumé
Individual innovativeness is particularly indispensable among health professionals. The healthcare environment is complex and its knowledge workers must continually adapt to change and be comfortable with ambiguity. The objective of this study was to determine the relative importance of individual, job-specific, and organizational factors on innovative output of health professionals. Employed Canadian Registered Dietitians (n = 237) completed an online survey incorporating relevant validated tools, including the 10-item Big Five Inventory and the Alberta Context Tool. Factors were classified by level and introduced in blocks to a multivariate linear regression model, with the outcome of self-reported innovative output. Factors included in the model explained 44% of variation in self-reported innovative output. Although all blocks contributed significantly to the model, minimal variation was explained by factors at the job-specific (4%) and organizational levels (4%). Factors at the individual level most predictive of innovative output were role innovation, the personality trait of conscientiousness and voluntary membership in a professional association. To encourage employee innovativeness, health administrators, and managers of health professionals should consider how best to incorporate screens for individual-level indicators of innovative output (eg, personality tests) in their institutional hiring and selection processes.
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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 | 0,018 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».