Job Satisfaction Among Multiple Sclerosis Certified Nurses
Notice bibliographique
Résumé
Several studies document high levels of job satisfaction among certified nurses, but no study has examined job satisfaction and factors influencing job satisfaction of certified multiple sclerosis (MS) nurses. This study tested a theoretical model proposing that two organizational factors, colleague relationships and benefits, will predict job satisfaction. Job satisfaction was represented by four factors: autonomy, professional status, professional growth, and time efficiency. Participants included MS nurses certified for 6 months or more practicing mostly in three countries (Canada, Great Britain, and the United States) who anonymously completed the Misener Nurse Practitioner Job Satisfaction Scale, an overall job satisfaction rating, and demographic information. Findings indicate that colleague relationships and benefits significantly estimated organization structure and that autonomy, professional status, professional growth, and time efficiency significantly estimated job satisfaction; furthermore, organization factors such as colleague relationships and benefits significantly predict job satisfaction. Among the countries, several statistically significant differences were observed between job satisfaction factors as well as items in both organization and job satisfaction subscales. Average factor scores among the countries were mostly rated satisfactory. The International Organization of Multiple Sclerosis Nurses Executive Board plans to use the study findings to see how it needs to focus efforts as an organization toward enhancing and standardizing MS care and develop MS nurse professionalism worldwide.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».