New graduate nurses’ experiences of bullying and burnout in hospital settings
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This paper is a report of a study conducted to test a model linking new graduate nurses' perceptions of structural empowerment to their experiences of workplace bullying and burnout in Canadian hospital work settings using Kanter's work empowerment theory. BACKGROUND: There are numerous anecdotal reports of bullying of new graduates in healthcare settings, which is linked to serious health effects and negative organizational effects. METHODS: We tested the model using data from the first wave of a 2009 longitudinal study of 415 newly graduated nurses (<3 years of experience) in acute care hospitals across Ontario, Canada. Variables were measured using the Conditions of Work Effectiveness Questionnaire, Negative Acts Questionnaire-Revised and Maslach Burnout Inventory-General Survey. RESULTS: The final model fit statistics revealed a reasonably adequate fit (χ² = 14·9, d.f. = 37, IFI = 0·98, CFI = 0·98, RMSEA = 0·09). Structural empowerment was statistically significantly and negatively related to workplace bullying exposure (β = -0·37), which in turn, was statistically significantly related to all three components of burnout (Emotional exhaustion: β = 0·41, Cynicism: β = 0·28, EFFICACY: β = -0·17). Emotional exhaustion had a direct effect on cynicism (β = 0·51), which in turn, had a direct effect on efficacy (β = -0·34). Conclusion. The results suggest that new graduate nurses' exposure to bullying may be less when their work environments provide access to empowering work structures, and that these conditions promote nurses' health and wellbeing.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».