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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».