Factors Influencing Saudi Nurses Turnover "Empirical Study In Ministry Of Health Hospitals-Jeddah City
Notice bibliographique
Résumé
Health systems around the world is facing a lot of growing challenges day after day. The most important challenge is increasing health needs, beside lack of physical and human funding. On the other hand, on the other hand, the whole world has faced a growing shortage of nursing staff because of different and altered reasons from one country to another. Historically, nursing profession is a female career as most of the workers in this profession are women more than men. In Saudi society, nursing profession has faced many challenges and issues, and it was one of the most unjustly professions in the community because of society's perception, atavism tradition, so a big number of nurses would reluctance to continue in the profession for either work- related reasons or personal reasons, in other words nursing turnover. Although nursing shortage is considered a global problem but this problem appears to be the most significant problem in Saudi Arabia. This not only because of shortage in nursing staff but also shortage in local nursing staff. Exposure to the problems of nursing is repeatable either as work environment problems or personal problems. Whilst the personal problem could be different between eastern society and western, country to other and even from one individual to other. Society and social relation in eastern country usually impacted on individual and particularly on health practitioners because of their opened work environment in closed society. by focusing and studying such problem in Saudi Arabia, it would to assist in finding solutions for nursing problems and reduce turnover rate. This research will explore the problem of Saudi nursing turnover and how factors such family obligations, guardian's decision, society perception and demographic variables affecting nurses continuity in their profession.
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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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».