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Enregistrement W1968283404 · doi:10.1037/a0024442

The impact of civility interventions on employee social behavior, distress, and attitudes.

2011· article· en· W1968283404 sur OpenAlexafffund
Michael P. Leiter, Heather K. Spence Laschinger, Arla Day, Debra Gilin Oore

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Psychology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensSaint Mary's UniversityWestern UniversityAcadia University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchNova Scotia Health Research FoundationMinistry of Health, Ontario
Mots-clésCivilityIncivilityPsychological interventionPsychologyJob satisfactionSocial psychologyIntervention (counseling)CynicismBurnoutDistressApplied psychologyNursingClinical psychologyMedicinePoliticsPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although incivility has been identified as an important issue in workplaces, little research has focused on reducing incivility and improving employee outcomes. Health care workers (N = 1,173, Time 1; N = 907, Time 2) working in 41 units completed a survey of social relationships, burnout, turnover intention, attitudes, and management trust before and after a 6-month intervention, CREW (Civility, Respect, and Engagement at Work). Most measures significantly improved for the 8 intervention units, and these improvements were significantly greater than changes in the 33 contrast units. Specifically, significant interactions indicating greater improvements in the intervention groups than in the contrast groups were found for coworker civility, supervisor incivility, respect, cynicism, job satisfaction, management trust, and absences. Improvements in civility mediated improvements in attitudes. The results suggest that this employee-based civility intervention can improve collegiality and enhance health care provider outcomes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations541
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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