What Really Motivates Iranian Nurses to Be Creative in Clinical Settings?: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Creativity and innovation are key elements for organization improvement, particularly in nursing, and for finding alternatives for solving nurses' occupational problems. Nurses' creativity is affected by motivation. Although, there are many possible sources of motivation, the Iranian nurses' creativity is seldom clarified, and the most important factors motivating nurses to be creative in clinical settings has rarely been addressed. OBJECTIVES: The aim of this study was to explore Iranian nurses' experiences regarding the most important factors that motivate their creativity in clinical settings. METHODS: This qualitative study was conducted using conventional content analysis approach. A purposive sample of sixteen nurses was recruited from two educational hospitals affiliated to Tehran and Jahrom Universities of Medical Sciences in Iran. Data were gathered through conducting face-to-face semi-structured interviews and were analyzed by qualitative content analysis approach. FINDINGS: Five main themes emerged from the data analysis, including: (a) Intrinsic motivators, (b) Extrinsic motivators, (c) Achievement motivators, (d) Relational or altruistic motivators, and (e) Spiritual motivators. CONCLUSIONS: Study findings indicated that nurses are creative and innovative individuals. So nurse managers and health policy makers should consider creativity as an integral part of all health and clinical strategies and policies. They should support creative and innovative efforts of nurses and provide a climate in which nurses engage in more creative and productive behaviors.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».