Front-line managers as boundary spanners: effects of span and time on nurse supervision satisfaction
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To examine the influence of nurse manager span (number of direct report staff), time in staff contact, transformational leadership practices and operational hours on nurse supervision satisfaction. BACKGROUND: Increasing role complexity has intensified the boundary spanning functions of managers. Because work demands and scope vary by management position, time in staff contact rather than span may better explain managers' capacity to support staff. METHODS: A descriptive, correlational design was used to collect cross-sectional survey and prospective work log and administrative data from a convenience sample of 558 nurses in 51 clinical areas and 31 front-line nurse managers from four acute care hospitals in 2007-2008. Data were analysed using hierarchical linear modelling. RESULTS: Span, but not time in staff contact, interacted with leadership and operational hours to explain supervision satisfaction. CONCLUSIONS: With compressed operational hours, supervision satisfaction was lower with highly transformational leadership in combination with wider spans. With extended operational hours, supervision satisfaction was higher with highly transformational leadership, and this effect was more pronounced under wider spans. IMPLICATIONS FOR NURSING MANAGEMENT: Operational hours, which influence the manager's daily span (average number of direct report staff working per weekday), should be factored into the design of front-line management positions.
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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 | 0,001 | 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 ».