Key organizational commitment antecedents for nurses, paramedical professionals and non‐clinical staff
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this paper is to develop a causal model that explains the antecedents and mediating factors predicting the organizational commitment of healthcare employees in different work roles. DESIGN/METHODOLOGY/APPROACH: This study tests an integrative causal model that consists of a number of direct and indirect relationships for antecedents of organizational commitment. It is proposed that the relationship between job satisfaction and organizational commitment is best understood by focusing on the three interrelated facets of job satisfaction, i.e. satisfaction with career advancement, satisfaction with supervisor, and satisfaction with co-workers. However, the model also advances that these job satisfaction facets have different mediating effects for other antecedents of organizational commitment. FINDINGS: The Structural Equation Modeling (SEM) path analysis showed that the job satisfaction facets of career advancement and satisfaction with supervisor had a direct impact on organizational commitment. Employee empowerment, job-motivating potential, effective leadership, acceptance by co-workers, role ambiguity and role conflict were also important determinants of organizational commitment. Interestingly, post hoc analyses showed that satisfaction with co-workers only had an indirect impact on organizational commitment. ORIGINALITY/VALUE: While there has been extensive research on organizational commitment and its antecedents in healthcare organizations, most previous studies have been limited either to a single employee group or to a single time frame. This study proposes a practical causal model of antecedents of organizational commitment that tests relationships across time and across different healthcare employee groups.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».