Development and Psychometric Testing of the Supportive Supervisory Scale
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To describe the development and psychometric testing of the Supportive Supervisory Scale (SSS). METHODS: The development of the items of the scale was based on Winnicott's relationship theory and on focus groups with 26 healthcare aides (HCAs) and 30 supervisors from six long-term care (LTC) facilities in Ontario, Canada. Content validity of the 15-item instrument was established by a panel of experts. Based on a secondary analysis of data collected from 222 HCAs in 10 LTC facilities in Ontario, Canada, the SSS was subjected to principal components analysis with oblique rotation. FINDINGS: A two-factor solution was accepted, which is consistent with the theoretical conceptualization of the instrument. Factor I was labeled Respects Uniqueness and Factor II was labeled Being Reliable. Internal consistency of Factor I was .95, and that of Factor II was .91. Discriminant validity was also established. The focus groups revealed that "being available to staff" while "recognizing the HCA as an individual, and taking a moment to get to know them" was essential to feeling supported by their supervisor. CONCLUSIONS: The SSS is a reliable and valid measure of supervisory support of supervisors working in LTC facilities. At the core of supportive supervision is the supervisor's ability to develop and maintain positive relationships with each HCA. It is through respecting the uniqueness of each HCA and being reliable that supervisor-HCA relationships can flourish. CLINICAL RELEVANCE: Supportive leadership in LTC settings is a major contributor to HCAs' job satisfaction and retention and to quality of patient care. Therefore, a tool developed and tested to measure supervisors' supportive capacities in LTC is primal to evaluate the effectiveness of supervisors in these environments.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».