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Enregistrement W1914369367 · doi:10.1111/j.1365-2834.2012.01399.x

The influence of authentic leadership and areas of worklife on work engagement of registered nurses

2012· article· en· W1914369367 sur OpenAlexaff
Megan Bamford, Carol Wong, Heather K. Spence Laschinger

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Management · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensWestern UniversityHome and Community Care Support Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork engagementAuthentic leadershipPsychologyNursingWork (physics)Nursing managementAcute carePerceptionHealth careMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To examine the relationships among nurses' perceptions of nurse managers' authentic leadership, nurses' overall person-job match in the six areas of worklife and their work engagement. BACKGROUND: Reports have highlighted the impact of demanding and unsupportive work environments on nurses' wellbeing, resulting in a need for strong nursing leadership to build sustainable and healthier work environments. METHODS: A secondary analysis of data collected from a non-experimental, predictive design survey of a random sample of 280 registered nurses working in acute care hospitals was conducted. RESULTS: An overall person-job match in the six areas of worklife fully mediated the relationship between authentic leadership and work engagement. Further, authentic leadership, overall person-job match in the six areas of worklife and years of nursing experience explained 33.1% of the variance in work engagement. CONCLUSIONS: Findings suggest that nurses who work for managers demonstrating higher levels of authentic leadership report a greater overall person-job match in the six areas of worklife and greater work engagement. IMPLICATIONS FOR NURSING MANAGEMENT: As nurse managers' play a key role in promoting work engagement among nurses, authentic leadership development for nurse managers focusing on self-awareness, relational transparency, ethics and balanced processing would be beneficial.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,242 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations246
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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