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Enregistrement W1905838936 · doi:10.1111/jonm.12316

The object of your affection: how commitment, leadership and justice influence workplace behaviours in health care

2015· article· en· W1905838936 sur OpenAlexaff
Tyrone Perreira, Whitney Berta

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Management · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensInstitute of Health Services and Policy ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyRelevance (law)AffectionWork (physics)Field (mathematics)Health careSocial psychologyApplied psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: This paper describes the development of a coherent framework that develops nursing knowledge and guides research in workplace behaviours, work performance, and the factors that influence behaviours and performance. BACKGROUND: Work performance is dependent upon behaviours that are related to one's commitment towards their workplace and leadership interactions. The influence of these concepts on work outcomes has been established in disparate studies, but their precedence in terms of influencing workers' behaviours, is not well understood. METHODS: A scientific realism approach is applied, where theory and current research in the field of organisational behaviour and work motivation are drawn upon to identify validated constructs and explain their relationships. DISCUSSION: An augmented framework is produced, incorporating concepts of relevance to work motivation and work attitudes. Propositions, predicated on research evidence, are offered. Conclusions A novel comprehensive framework is developed, extending the range of behaviours important to workers and the organisation. IMPLICATIONS FOR NURSING MANAGEMENT: Focusing on targets for which nurses are affectively committed can prove useful to managers. The developed framework can be informative to managers by increasing awareness of the relationships between concepts, such that they are mindful of these constructs while interacting with staff.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil0,355

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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