Professional satisfaction among emigrated Nurses of Nepal: A cross-sectional web-based study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Professional satisfaction is nowadays leading cause in increasing emigration of Nurses of Nepal. Thus, this research was conducted to identify the level of professional satisfaction among emigrated nurses in Nepal. Methods: A cross-sectional descriptive study was conducted among 102 emigrated Nepalese Nurses staying in the USA, UK, UAE, Australia, Denmark and Canada. A web-based semi-structured questionnaire based on the McCloskey/ Mueller Satisfaction Scale was used to collect data from participants. Data were analysed using statistical package for social science (SPSS) version 24. The descriptive and inferential statistical analysis was conducted to interpret the data. Results: The participants for the study were from Australia (57.8%) followed by USA (25.5%), UK (10.8%), from Canada (2.9%), UAE (2%) and Denmark (1%). It was found that 74.5% of participants were from 25-30 years of age group. The emigrated Nurses working in Australia were highly satisfied (74.6%) with their job. This study showed that the majority (68.63%) of participants had a high satisfaction level in their job abroad where 2.9% had a lower satisfaction level. Conclusion: It is concluded that Nepalese nurses have a high professional satisfaction level working in abroad. So, the government needs to plan the retention of nurses in the countries considering the facilities and motivation provided in the emigrant countries.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».