The impact of organisational factors on horizontal bullying and turnover intentions in the nursing workplace
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To examine the impact of organisational factors on bullying among peers (i.e. horizontal) and its effect on turnover intentions among Canadian registered nurses (RNs). BACKGROUND: Bullying among nurses is an international problem. Few studies have examined factors specific to nursing work environments that may increase exposure to bullying. METHODS: An Australian model of nurse bullying was tested among Canadian registered nurse coworkers using a web-based survey (n = 103). Three factors - misuse of organisational processes/procedures, organisational tolerance and reward of bullying, and informal organisational alliances - were examined as predictors of horizontal bullying, which in turn was examined as a predictor of turnover intentions. The construct validity of model measures was explored. RESULTS: Informal organisational alliances and misuse of organisational processes/procedures predicted increased horizontal bullying that, in turn, predicted increased turnover intentions. Construct validity of model measures was supported. CONCLUSION: Negative informal alliances and misuse of organisational processes are antecedents to bullying, which adversely affects employment relationship stability. IMPLICATIONS FOR NURSING MANAGEMENT: The results suggest that reforming flawed organisational processes that contribute to registered nurses' bullying experiences may help to reduce chronically high turnover. Nurse leaders and managers need to create workplace processes that foster positive networks, fairness and respect through more transparent and accountable practices.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».