Generation-specific incentives and disincentives for nurses to remain employed in acute care hospitals
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This is a report on generation-specific incentives and disincentives selected by acute care nurses that promote and discourage them to remain employed in hospitals. BACKGROUND: Recent literature indicates that nurse preferences for strategies to promote their retention may differ across generational cohorts. However, current literature is primarily anecdotal with few studies focused on evidence-based generation-specific nurse retention-promoting strategies. METHODS: Data were gathered from a cross-sectional survey administered to a random sample of 9904 registered nurses working in Alberta and Ontario, Canada. Two survey items asking nurses to identify preferences for incentives to remain employed and disincentives that encourage them to leave employment were included. Survey items were based on information gathered from previous focus groups exploring determinants of nurse retention. RESULTS: There were statistically significant differences in the rates of selection across generations of nurses for eight of 10 incentives to remain employed and for eight of 15 disincentives. All generational cohorts selected the same two incentives most frequently: reasonable workloads and manageable nurse-patient ratios. Two of the three most frequently selected disincentives were the same across generations: inadequate staffing and unmanageable workloads. IMPLICATIONS FOR NURSING MANAGEMENT: Leaders should implement and evaluate strategies that ensure workloads are reasonable and nurse-patient ratios are manageable to promote retention among all generations of nurses in the acute care hospital workforce.
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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 | 0,006 | 0,021 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».