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Enregistrement W1527114035 · doi:10.7175/fe.v13i4.272

Job satisfaction, workplace stress, unhealthy lifestyle choices, and productivity among Canadian nurses: an empirical study

2012· article· en· W1527114035 sur OpenAlexaboutno aff
Karen J. Buhr

Notice bibliographique

RevueFarmeconomia Health economics and therapeutic pathways · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProductivityJob satisfactionOrdered probitPsychologyProbit modelJob attitudeAffect (linguistics)Occupational stressApplied psychologySocial psychologyDemographic economicsJob performanceEconometricsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Nurses’ occupational stress and job satisfaction can have an affect on lifestyle choices and productivity. OBJECTIVES: The objective of this study is to provide a detailed examination of the relationship between job satisfaction, job stress, unhealthy lifestyle choices, and productivity among Canadian nurses. METHODS: This study uses data from the confidential master data files of the 2005 National Survey of the Work and Health of Nurses (NSWHN). Ordinary least squares regressions and binary probit regression models were used to estimate the relationships between job satisfaction and job stress on productivity and unhealthy lifestyle choices. RESULTS: Workplace stress variables have a small effect on lifestyle choices. Job satisfaction has an effect on the probability of smoking, but not on drinking. Workplace stress and job satisfaction do not have statistically significant effects on productivity. DISCUSSION: The study found weak relationships among the work related stress variables and productivity. These findings can allow policy makers to consider efforts to reduce workplace stress which can be beneficial to productivity.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,173

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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