Une analyse des effets de la latitude de décision, de l'épuisement émotionnel et de la satisfaction au travail sur l'absentéisme au sein des unités de soins infirmiers
Notice bibliographique
Résumé
RÉSUMÉ Nous avons examiné le rôle de la satisfaction au travail, de l’épuisement émotionnel, et de la latitude de décision au travail comme variables prédictives de l’absentéisme au sein des unités de soins infirmiers d’un hôpital universitaire. Des données exploitables furent obtenues auprès de 625 infirmières représentant 51 unités de soins. Nous avons d’abord utilisé la régression logistique écologique, de la forme événements/essais, où un événement est un jour d’absence et un essai un jour de travail à effectuer, pour examiner les données. Dans une modélisation univariée, l’absentéisme était significativement associé à l’épuisement émotionnel, la satisfaction au travail, et la latitude de décision au travail. Cependant, en régression multiple logistique, l’épuisement émotionnel n’était plus associé à l’absentéisme, contrairement à la latitude de décision et à la satisfaction au travail. Ces relations furent examinées plus en détail via une analyse des pistes causales par LISREL 8 . 72. Le meilleur modèle fut celui où la latitude de décision et la satisfaction au travail étaient des déterminants directs de l’absentéisme. Nous discutons la portée de ces résultats.
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 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 | 0,015 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».