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Enregistrement W4404593463 · doi:10.70280/njph.v1i1.7

Factors Affecting Job Satisfaction among the Biomedical Equipment Technicians Working in Health Sector of Nepal: A Mixed-Methods Study

2024· article· en· W4404593463 sur OpenAlexaff
Pravin Paudel, Rabindra Bhandari, Rita Thapa, Hariom Sharma

Notice bibliographique

RevueNepal Journal of Public Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueQuality and Safety in Healthcare
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesSimons Institute for the Theory of Computing, University of California Berkeley
Mots-clésJob satisfactionGovernment (linguistics)Private sectorJob securityWork (physics)Qualitative researchPsychologyEarningsQualitative propertyHealth careBusinessNursingMedical educationMedicineEngineeringPolitical scienceSocial psychologyFinanceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Job satisfaction is a vital concern for both managers and academics. Biomedical Equipment Technicians (BMETs) exemplify technical professionals and have also been affected by the factors of job satisfaction. This research is mainly focused on the job satisfaction of BMETs working in government and private health facilities to determine the factors affecting job satisfaction in their present scenario. Methods: We distributed questionnaires to all 148 Biomedical Equipment Technicians (BMETs) in Nepal, with 91 of them responding. Additionally, we gathered qualitative data from 6 BMETs from 6 health facilities, evenly split between urban and non-urban regions, with 3 facilities from each type. 18 interviews (FGD with the department in charges, interview with the Medical Superintendent and an interview BMET of each facility) were also conducted across these 6 health facilities. Our analysis included a descriptive examination of the survey data and a comparison of job satisfaction factors between the government and private sectors. Furthermore, we utilized NVivo 12 to code the qualitative data based on themes. Results: The data shows that there is no significant difference between Biomedical Equipment Technicians (BMETs) in the government and private sectors overall. However, it does reveal that BMETs in government hospitals tend to be more satisfied with their earnings compared to those in the private sector. While the overall levels of satisfaction and dissatisfaction are similar for both groups of participants, some of the specific levels of satisfaction and dissatisfaction differ between them. Conclusion: Overall, BMETs find enjoyment in their work, showcasing their dedication to their roles despite the various unsatisfactory factors present in hospital settings in both government and private sectors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,257
Tête enseignante GPT0,537
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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