Background: The purpose of this study was to examine the relationship nursing personal and workplace system factors (work disability) and work ability index scores in Ontario, Canada. Methods: A total of 111 registered nurses were randomly selected from the total number of registered nurses on staff in the labor, delivery, recovery, and postpartum areas of four northeastern Ontario hospitals. Using a stratified random design approach, 51 participants were randomly selected in four northeastern Ontario cities. Results: A total of 51 (45.9% response rate) online questionnaires were returned and another 60 (54.1% response rate) were completed using the paper format. The obstetric workforce in northeastern Ontario was predominately female (94.6%) with a mean age of 41.9 (standard deviation = 10.2). In the personal systems model, three variables: marital status (p = 0.025), respondent ethnicity (p = 0.026), and mean number of patients per shift (p = 0.049) were significantly contributed to the variance in work ability scores. In the workplace system model, job and career satisfaction (p = 0.026) had a positive influence on work ability scores, while work absenteeism (p = 0.023) demonstrated an inverse relationship with work ability scores. In the combined model, all the predictors were significantly related to work ability scores. Conclusion: Work ability is closely related to job and career satisfaction, and perceived control at work among obstetric nursing. In order to improve work ability, nurses need to work in environments that support them and allow them to be engaged in the decision-making processes.
Objectives: Despite its advantages, it is not yet common practice in Korea for researchers to investigate disease associations using spatio-temporal analyses. In this study, we aimed to review health-related epidemiological research using spatio-temporal analyses and to observe methodological trends. Methods: Health-related studies that applied spatial or spatio-temporal methods were identified using 2 international databases (PubMed and Embase) and 4 Korean academic databases (KoreaMed, NDSL, DBpia, and RISS). Two reviewers extracted data to review the included studies. A search for relevant keywords yielded 5919 studies. Results: Of the studies that were initially found, 150 were ultimately included based on the eligibility criteria. In terms of the research topic, 5 categories with 11 subcategories were identified: chronic diseases (n=31, 20.7%), infectious diseases (n=27, 18.0%), health-related topics (including service utilization, equity, and behavior) (n=47, 31.3%), mental health (n=15, 10.0%), and cancer (n=7, 4.7%). Compared to the period between 2000 and 2010, more studies published between 2011 and 2020 were found to use 2 or more spatial analysis techniques (35.6% of included studies), and the number of studies on mapping increased 6-fold. Conclusions: Further spatio-temporal analysis-related studies with point data are needed to provide insights and evidence to support policy decision-making for the prevention and control of infectious and chronic diseases using advances in spatial techniques.
Industrial convergence is manifested in various forms by various drivers, and understanding and categorizing the direction of convergence according to the factors in which the convergence occurs is an essential requirement for the establishment of a company's customized convergence strategy and the government's corporate support policy. In this study, the type of convergence is analyzed from the perspective of knowledge flow between heterogeneous technologies, and for this purpose, the result of topic modeling of the text information of the patent and the citation information of the corresponding patent allocated for each topic are used. The methodology presented through case studies in the medical device field is verified. Through the proposed methodology, companies can predict the flow of convergence and use it as decision-making data to create new business opportunities. It is expected that the government and research institutions will be usefully used as basic data for policy preparation.
In recent years, small and medium-sized businesses are rapidly changing to an industrial structure where process/quality/energy data aggregates can be automatically or real-time to achieve global competitiveness. In particular, real-time information analysis produced in the production process of small businesses is evolving into a new process process that analyzes, predicts, prescribes and implements significant performance of small businesses. In this paper, we propose a platform-building model that can transform the automated production information system of small businesses into big data so that they can upgrade data that is generated by small businesses. The proposed model has the capability to support operational efficiency (consulting and training) and strategic decision making of small businesses by utilizing a variety of data on the basic information of products produced by small businesses for data collection by smart SMEs. In addition, the proposed model is characterized by close cooperation between small and medium-sized businesses with different regional characteristics and areas of information sharing and system linkage.
Kim, Nam-Gyu;On, Noo Ri;Koh, Myoung-Ju;Lee, JongSuk Ruth;Cho, Keun-Tae
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.8
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pp.4142-4159
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2019
We have developed composite measures of supercomputer technology, reflecting various factors of supercomputers using Martino's scoring model. CPUs, accelerators, memory, interconnection networks, and power consumption are chosen as factors of the model. The weight values of the factors are derived based on a survey of 129 domestic and international experts. The measured values are then standardized to integrate measurement units of the factors in the model. This model has been applied to 50 supercomputers, and rank correlation analysis was performed using representative measures. As a consequence, the ranking drastically changes except for the 1st and 2nd supercomputers on the TOP500. In addition, the characteristics of memory and interconnection networks influence the ranking, and the results demonstrate that the proposed model has low correlations with HPL and HPCG but a high correlation with Green500. This indicates that power consumption is an important factor that has a significant effect on the measures of supercomputer technology. In addition, it is determined that the differences between the HPL ranking and the proposed model ranking are influenced by power consumption, CPU theoretical peak performance, and main memory bandwidth in order of significance. In conclusion, the composite measures proposed in this study are more suitable for comprehensively describing supercomputer technology than existing performance measures. The findings of this study are expected to support decision making related to management and policy in the procurement and operation of supercomputers.
National industrial complexes, airports, and seaports are major logistics nodes and the availability of their logistics services is a key factor for the successful operation of entire supply chains. For this reason, the central government has established a plan for their development and is investing in development projects. However, some difficulties exist in project prioritization and investment plan creation owing to the absence of a clear appraising method. For a smooth flow of national logistics and efficient investment on facilities, it is necessary to diagnose the logistics facilities' present conditions and practice sustainable management. In this study, a diagnostic method for logistics services, which consists of service factors and facility factors, is proposed. Adopting the method, facility factors can be prioritized to improve facilities' services; further, a standard procedure is proposed to support decision making for effective investments in logistics facilities. The method is applied to actual logistics facilities (three national industrial complexes, three seaports, and two airports) and the results indicate that it can be effectively applied to actual logistics facilities.
Purpose: The purpose of this study was to present a methodology for assessing the efficiency of supply chain quality management considering characteristics of defense industries to provide academic and policy implications for strengthening quality competitiveness of military supplies. Methods: Using the defense industry's empirical data, conduct an efficiency evaluation by utilizing a multi-stage DEA/Entropy Model for defense industries subject to the quality level survey of military goods manufacturers in 2017. Results: The results of this study are as follows; the first step of the multi-stage DEA model, Quality Management Performance Efficiency Analysis, shows that the CCR model and the BCC model are more efficient than the parent company. the second stage of the multi-stage DEA model showed that the CCR model was slightly more efficient than the parent company and the BCC model was more efficient than the parent.the overall efficiency value of the multistage DEA model, calculated by multipointing the efficiency value of the first stage by the second stage, was more efficient than the parent. Conclusion: The results of this study show that the efficiency of supply chian quality management performance and profitability in the defense industry can be analyzed for the first time using the multistage DEA/Entropy model to identify specific inefficiencies and support objective decision making.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.5
no.1
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pp.457-467
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2019
In recent years, various methods have been attempted to visually manage the construction site efficiently, and in particular, there has been a tendency to use a UAV or a drone in the air rather than a land on a construction site, Can be visually photographed and recorded or analyzed. In this study, the unmanned aerial photographs were taken at least three times and the USN sensors were simultaneously operated on the main structure at the time of shooting, The goal of this research was to make the image information and environmental information of the construction site available for efficient construction management by matching. As a result, not only professional engineers at construction sites but also administrative managers can visually confirm the detailed situation of the site at the time of the construction site and the completion status, and can help decision making in appropriate budget input and appropriate resource support The experts in each field discussed the safety management of the construction site, the prevention of disaster and various factors of change which can be changed by natural environment factors.
Purpose: The objective of this study was to publicly report the hospital-level surgical volume for 7 types of surgery including gastrectomy. Also, to investigate the changes in patient behaviors after the public reporting among patients with gastrectomy. Methods: This study used data from the National Health Insurance Service Cohort. The data comprised of 2,214 patients who were diagnosed with gastric cancer and underwent gastrectomy during 2004-2012. An interrupted time series analysis was performed to investigate the association between patients' choice and public reporting. Results: 79.27% of the patients visited a hospital with high surgical volume. The time trend after introduction of public reporting was positively associated with visiting a high volume hospital (per 1 month, RR: 1.004, p=0.0329). However, after adjusting the health policies by reducing copayment, public reporting on surgical volume was not associated with visiting a high volume hospital. Sub-group analyses had also similar results. Conclusion: Patients were more affected by policies on economic support than on public reporting, and the changes in treatment options may have been affected by the increasing preference for large size hospitals. Thus, public reporting did not significantly improve the options available for patients and their decision making on health care utilization.
The purpose of this study was to estimate the economic evaluation of a smart farm investment for tomatoes and strawberries. In addition, the potential adoption rate of the smart farm was derived for different scenarios. This study analyzed the economic evaluation with the net present value (NPV) method and estimated the adoption potential of the smart farm with the trade-off analysis, minimum data (TOA-MD) model. The results were as follows: The analysis of the net present value shows that the smart farm investment for the two crops are economically feasible, and the minimum prices for the tomatoes and strawberries should be 1,179 and 3,797 won/kg to secure a sufficient economic feasibility for the smart farm investment. Next, the analysis of the potential adoption rates for smart farms through the TOA-MD model showed that when the support ratio for the adoption of a smart farm system was 50% and the price increase rates were, respectively, - 5, 2.5, 0, 2.5, and 5%, the conversion rates for tomato farms to switch to smart farms were 0.97, 1.78, 3.05, 4.91, and 7.47%, while the ratios of the strawberry farms to switch to smart farms were 0.12, 0.29, 0.65, 1.33, and 2.53%, respectively. This study has some known limitations, but it provides useful information on decision making about smart farm adoption and can contribute to government policies on smart farms.
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