Appreciating an engaged Alberta Health : increasing employee engagement in Alberta Health using appreciative inquiry
Notice bibliographique
Résumé
This study attempted to understand how an appreciative inquiry approach could improve employee engagement in Alberta Health. A review of the literature on employee engagement (including engagement in the public service), the drivers of employee engagement, and appreciative inquiry supported this research study. This qualitative research allowed participants to identify what positive characteristics of the organization lead to increased employee engagement and which of these elements could be actioned as part of a strategy to increase engagement. This research adhered to the Royal Roads University Research Ethics Policy and was conducted in a way to minimize potential harms to participants. A modified full-day appreciative inquiry summit and a follow-up survey generated the data for this study. The study found that participants were more engaged when trust is high between employees and between employees and organizational leaders, when employees feel empowered to act within an organizational vision, when their skills are recognized and tracked, and when the organization offers opportunities to use and enhance their skills by working outside of their normal work areas. Recommendations for the organization to increase employee engagement based on the results of this study include: (a) establish a whole-of-organization mentorship program that offers short-term networking opportunities between senior leaders and employees; (b) implement a skills inventory system specific for employees of Alberta Health; (c) implement a process that allows staff deployment to other areas of the department for short-term projects and exchanges; and (d) engage employees in business planning processes, including the divisional business plans that are separate from the broader government planning cycle.
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 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 | 0,014 | 0,013 |
| 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 | 0,010 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».