Nurses' participation in personal knowledge transfer: the role of leader-member exchange (LMX) and structural empowerment
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The purpose of this study was to test Kanter's theory by examining relationships among structural empowerment, leader-member exchange (LMX) quality and nurses' participation in personal knowledge transfer activities. BACKGROUND: Despite the current emphasis on evidence-based practice in health care, research suggests that implementation of research findings in everyday clinical practice is unsystematic at best with mixed outcomes. METHODS: This study was a secondary analysis of data collected using a non-experimental, predictive mailed survey design. A random sample of 400 registered nurses who worked in urban tertiary care hospitals in Ontario yielded a final sample of 234 for a 58.5% response rate. RESULTS: Hierarchical multiple linear regression analysis revealed that the combination of LMX and structural empowerment accounted for 9.1% of the variance in personal knowledge transfer but only total empowerment was a significant independent predictor of knowledge transfer (β=0.291, t=4.012, P<0.001). CONCLUSIONS: Consistent with Kanter's Theory, higher levels of empowerment and leader-member exchange quality resulted in increased participation in personal knowledge transfer in practice. IMPLICATIONS FOR NURSING MANAGEMENT: The results reinforce the pivotal role of nurse managers in supporting empowering work environments that are conducive to transfer of knowledge in practice to provide evidence-based care.
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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 | 0,009 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».