Abstract Electrical networks are ubiquitous in our daily lives, ranging from small integrated circuits to large-scale power systems. These networks can be easily represented as graphs, where edges represent connections and vertices represent electric nodes. The concept of resistance distance originates from electrical networks, with this term used because of its physical interpretation, where every edge in a graph G is assumed to have a unit resistor. The applications of resistance distance extend to various fields such as electrical engineering, physics, and computer science. It is particularly useful in investigating the flow of electrical current in a network and determining the shortest path between two vertices. In this work, we have investigated seven different resistance distance-based indices of bipartite networks and derived general formulae for them; the sharp bounds with respect to these resistance distance indices are also identified. Additionally, we introduced a novel resistance distance topological index, the Multiplicative Eccentric Resistance Harary Index, and derived general formula for it. The sharp bounds with respect to this newly introduced index are also identified for bipartite networks.

Abstract Coronene, a benzenoid compound, holds significant potential for applications in diverse fields, including organic chemistry, materials science, and pharmaceuticals. This study focuses on the structural analysis of Zigzag Hexagonal Coronene Fractal (ZHCF), a unique molecular configuration with significant implications for materials science and nanotechnology. Utilizing topological indices across two-dimensional chemical structure networks, we evaluate critical physicochemical properties of these molecules. Analytical expressions for a wide range of connection number-based topological descriptors are derived, enabling the prediction of properties such as entropy, enthalpy of vaporization, boiling point, and the acentric factor. The use of these mathematical tools provides a deeper understanding of the molecular connectivity and distribution patterns within the ZHCF framework, revealing insights into its stability and potential functionality. The results demonstrate how these indices can effectively capture the structural nuances of complex molecular graphs, aiding in the rational design of advanced nanomaterials with improved optical and electronic properties. This research not only showcases the predictive power of topological descriptors but also highlights the potential applications of coronoid-based structures in creating high-performance materials for various technological and scientific advancements. The findings pave the way for future exploration of coronoid structures in developing innovative solutions across diverse fields.

Job satisfaction defined by World Health Organization (WHO) as “a pleasurable or positive emotional state resulting from the appraisal of one’s job or job experiences”. In short the job satisfaction is the satisfaction level of the staff working in different organizations for their job. Health care sector is very important which deals with the health of the people. Similarly, job satisfaction of nurses is defined as the satisfaction level of nurses from their jobs. To estimate the job satisfaction level among nurses. A cross-sectional study was carried out in district Peshawar, Khyber Pakhtunkhwa. Data was collected in LRH, KTH and HMC using an adopted questionnaire. Overall, 250 participants were included in the study working in different units of the hospital. Permission was granted from hospital administration, college and participants before collecting the data. Data was analyzed using SPSS version 24. The mean age of the nurses was 35.56 years. Nearly half (49%) of the participants were from the age group of less than 30 years, 36% participants were from the age group 30 to 40 years and 15% participants were more the age group more than 40 years. Majority (82%) of the participants was female and 18% participants were male. Overall, 70% of the study participants had poor job satisfaction, 20% participants had moderate job satisfaction and only 10% participants had good job satisfaction. The study concluded that overall, 70% of the study participants had poor job satisfaction, 20% participants had moderate job satisfaction and only 10% participants had good job satisfaction. Different strategies should be followed on different level to enhance the job satisfaction level of nurses.