Promises in psychological contract drive commitment for clinicians
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – Job satisfaction, mental health and organisational commitment are important for clinician retention. Psychological contracts, organisational justice and negative affectivity (NA) have been linked with these outcomes but there is limited research examining these concepts in combination, particularly for clinicians. The aim of this paper is to examine the relationships between psychological contract breach, organisational justice and NA, on the outcomes of organisational commitment, psychological distress and job satisfaction, in a medical context. Design/methodology/approach – Surveys were distributed to Australian hospital clinicians through their internal mail and 81 completed surveys were returned (response rate=24 per cent). Findings – Multiple regression analyses revealed that organisational commitment was related to NA, psychological contract obligation and the interaction between psychological contract breach and distributive justice. Psychological distress was related to NA and procedural justice. Job satisfaction was related to the interaction between psychological contract breach and informational justice, however, the overall model for job satisfaction was not significant. Practical implications – By implementing innovative social exchange processes, healthcare organisations can ensure distributive justice is maintained in the culture in event of contract breach, and by so doing build safety mechanisms into sustaining commitment from clinicians. Originality/value – This paper contributes to the literature on clinical governance in managing the psychological contract to sustain commitment from clinical staff. The findings provide new insights into the factors effecting employee outcomes for clinicians.
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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 | 0,015 | 0,090 |
| 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 | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».