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Enregistrement W1982697596 · doi:10.1097/01.nna.0000312772.04234.1f

Nursing Professional Practice Environments

2008· article· en· W1982697596 sur OpenAlexaffabout
Heidi M. Siu, Heather K. Spence Laschinger, Joan Finegan

Notice bibliographique

RevueJONA The Journal of Nursing Administration · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueConflict Management and Negotiation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNursingConflict managementPsychologySituational ethicsConstructiveHostilityHealth careRole conflictQuality (philosophy)Unit (ring theory)MedicineSocial psychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aim of this study was to examine the impact of nurses' perceived professional practice environment on their quality of nursing conflict management approaches and ultimately their perceptions of unit effectiveness from the perspective of Deutsch's theory of constructive conflict management. BACKGROUND: Rising reports of hostility and conflict among Canadian nurses are a concern to nurses' health and the viability of effective patient care delivery. However, research on the situational factors that influence nurses' ability to apply effective conflict resolution skills that lead to positive results in practice is limited. METHODS: A nonexperimental, predictive design was used in a sample of 678 registered nurses working in community hospitals within a large metropolitan area in Ontario. RESULTS: The results supported a modified version of the hypothesized model [chi2(1) = 16.25, Goodness of Fit = 0.99, Comparative Fit Index = 0.98, Root-Mean-Square Error of Approximation = 0.15] linking professional practice environment and core self-evaluation to nurses' conflict management and, ultimately, unit effectiveness. Professional practice environment, conflict management, and core-self evaluation explained approximately 46.6% of the variance in unit effectiveness. CONCLUSION: Positive professional practice environments and high core self-evaluations predicted nurses' constructive conflict management and, in turn, greater unit effectiveness.

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)0,011
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,003

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,333 · 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

Citations52
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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