Beyond generational differences: a literature review of the impact of relational diversity on nurses' attitudes and work
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Based on a review of the empirical literature, we examine the influence of selected diversity attributes on nurses' work-related attitudes and behaviour. BACKGROUND: The nursing workforce has become increasingly heterogeneous in its age, educational attainment, and ethnicity/race distributions. There is considerable speculation, in the literature, that the work values of recent nursing graduates are discordant with more experienced nurses. RESULTS: A review of studies published between 1980 and 2009 in nursing, healthcare, psychology, and organizational behaviour led to the inclusion of 19 peer-reviewed research articles, from which our analyses are drawn. KEY ISSUES: The findings indicate that age diversity leads to negative behaviour toward others in the workgroup (e.g. poor collegial relationships) whereas perceived work-values diversity is negatively associated with individuals' own attitudes and behaviour toward their work as well as toward other members of their workgroup. CONCLUSIONS: There is inconclusive evidence about the attributes that most significantly influence nurses' attitudes and work; however, preliminary evidence supports the salience of work values. IMPLICATIONS FOR NURSING MANAGEMENT: Irrespective of the actual diversity within workgroups, how nurses see one another can have a significant impact on members of their workgroups and their functioning. Broader conceptualizations of diversity are necessary.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».