Testing and extending the triple match principle in the nursing profession: a generational perspective on job demands, job resources and strain at work
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The Triple Match Principle offers insight into the interactive interplay between job demands and job resources in the prediction of work-related strain. The aim of this article was to examine the interplay among job demands, job resources and strain in the nursing profession (the Triple Match Principle) and to gain insight into potential generational differences by investigating generation as a moderator of that interplay. BACKGROUND: No research has been done to evaluate generational differences in the Triple Match Principle. In a context of nursing shortages, it seems important to examine the relevance of the Triple Match Principle with respect to different generations of nurses. DESIGN: Cross-sectional study. METHODS: A total of 1254 public healthcare sector nurses in Quebec, Canada, completed a questionnaire in the autumn of 2010. The questionnaire was used to assess cognitive, emotional and physical job demands and resources; psychological distress; psychosomatic complaints; and turnover intention. RESULTS: The results supported the Triple Match Principle and showed that job resources were more likely to buffer the effect of job demands on strain as the degree of match in qualitative dimension among demands, resources and strain increased (33·3% of triple-match interactions, 22·22% of double-match interactions and 16·67% non-match interactions were significant). Moreover, generation played a key role in this interplay, as it increased the number of significant qualitative interactions among job demands, job resources and strain. CONCLUSIONS: The results underscore the necessity of providing adequate job resources tailored to the specific job demands nurses face, to counteract the negative effects of those demands.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».