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Enregistrement W4407175772 · doi:10.1504/ijlic.2024.144278

Why do healthcare professionals quit their jobs A bibliographic analysis

2024· article· en· W4407175772 sur OpenAlexaboutno aff
Sangita Saha, Saibal Kumar Saha, Ajeya Jha, Shailendra Kumar

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Learning and Intellectual Capital · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDental Education, Practice, Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth professionalsHealth careBusinessPsychologyNursingKnowledge managementMedicineComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Turnover intention is a severe problem in the healthcare system. This study aims to highlight the problems related to the turnover intention of healthcare professionals with the help of bibliographic analysis. Metadata of 760 published articles was extracted from Scopus and analysed using MS Excel and Vosviewer. It was found that maximum research work in this topic has been done in UK, China, UK, and Canada. Journal of Nursing Management has published the maximum number of documents in this topic. Turnover rate, perception, leadership, cross sectional study, survey and questionnaires, multicentre study are the common terms that are being used by researchers in the recent years. Research indicates the healthcare professionals who do not have a proper work life balance experience high levels of stress and are more likely to quit their jobs. Gaps have been identified, and future research directions have been suggested.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,110
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,958
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,110
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0420,059
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,432 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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