A Study of Role Stress, Organizational Commitment and Intention to Quit Among Male Nurses in Southern Taiwan
Notice bibliographique
Résumé
Gender and sex role stereotyping are recognized as having the potential to limit the professional development of males within the nursing profession. The purpose of this study was to understand the relationships between demographic data and the dimensions of role stress, organizational commitment, and intentions to quit among male nurses in southern Taiwan. Research also investigated the correlations with three dependent variables and identified best predictors of male nurse intentions to quit the nursing profession. A total of 91 male nurses volunteered to participate in this cross-sectional research. Research results were based on data collected from questionnaires sent by mail to participants. A total of 76 valid questionnaires were returned and used in analysis (response rate = 83.5%). Findings pointed to patients, colleagues and society as the major sources of role stress for male nurses. These sources of stress, and the resultant intention to quit on the part of male nurses, are due in significant part to the widespread stereotyping of the profession of nursing as a "woman's occupation". Such stress pressures male nurses to consider quitting to take jobs in other professional fields. Role stress is correlated to intention to quit among male nurses. Role stress and years of service are highly relevant predictors of male nurse intention to quit and leave the nursing profession, explaining 33.8% of variability. We suggest that at various levels of education and society, promotion of male and female equality should be increased. There is also a need for psychological consultation as well as the promotion of male nurse role models to prevent male nurses turning away from nursing careers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».