Authentic leadership and nurses' voice behaviour and perceptions of care quality
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The purpose of the present study was to test a theoretical model linking authentic leadership with staff nurses' trust in their manager, work engagement, voice behaviour and perceived unit care quality. BACKGROUND: Authentic leadership is a guide for effective leadership needed to build trust and healthier work environments because there is special attention given to honesty, integrity and high ethical standards in the development of leader-follower relationships. METHODS: A non-experimental, predictive survey design was used to test the hypothesized model in a random sample of 280 (48% response rate) registered nurses working in acute care hospitals in Ontario. RESULTS: The final model fitted the data acceptably (χ(2)=17.24, d.f.=11, P=0.10, IFI=0.99, CFI=0.99, RMSEA=0.045). Authentic leadership significantly and positively influenced staff nurses' trust in their manager and work engagement which in turn predicted voice behaviour and perceived unit care quality. CONCLUSIONS: These findings suggest that authentic leadership and trust in the manager play a role in fostering trust, work engagement, voice behaviour and perceived quality of care. IMPLICATIONS FOR NURSING MANAGEMENT: Nursing leaders can improve care quality and workplace conditions by paying attention to facilitating genuine and positive relationships with their staff.
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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 | 0,004 | 0,025 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».