Boundary Spanning by Nurse Managers: Effects of Managers’ Characteristics and Scope of Responsibility on Teamwork
Notice bibliographique
Résumé
Increasing role complexity has intensified the work of managers in supporting healthcare teams. This study examined the influence of front-line managers' characteristics and scope of responsibility on teamwork. Scope of responsibility considers the breadth of the manager's role. A descriptive, correlational design was used to collect cross-sectional survey and administrative data in four acute care hospitals. A convenience sample of 754 staff completed the Relational Coordination Scale as a measure of teamwork that focuses on the quality of communication and relationships. Nurses (73.9%), allied health professionals (14.7%) and unregulated staff (11.7%) worked in 54 clinical areas, clustered under 30 front-line managers. Data were analyzed using hierarchical linear modelling. Leadership practices, clinical support roles and compressed operational hours had positive effects on teamwork. Numbers of non-direct report staff and areas assigned had negative effects on teamwork. Teamwork did not vary by span, managerial experience, worked hours, occupational diversity or proportion of full-time employees. Large, acute care teaching hospitals can enable managers to foster teamwork by enhancing managers' leadership practices, redesigning the flow or reporting structure for non-direct reports, optimizing managerial hours relative to operational hours, allocating clinical support roles, reducing number of areas assigned and, potentially, introducing co-manager models.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».