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Enregistrement W2053758179 · doi:10.1097/nna.0b013e3182895a90

Correlates of New Graduate Nurses’ Experiences of Workplace Mistreatment

2013· article· en· W2053758179 sur OpenAlexaffabout
Heather K. Spence Laschinger

Notice bibliographique

RevueJONA The Journal of Nursing Administration · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncivilityWorkplace bullyingWorkplace violencePsychologyJob satisfactionHarassmentOccupational safety and healthMental healthSupervisorMobbingNursingSuicide preventionPoison controlSocial psychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study explores correlates of new graduate nurses' experiences of workplace mistreatment. BACKGROUND: New graduate nurses' experiences of workplace mistreatment, such as bullying, coworker incivility, and supervisor incivility, negatively influence nurses' work and health. It is unclear whether these forms of workplace mistreatment have similar precipitating factors and outcomes. METHODS: We surveyed 342 new graduate nurses in Ontario to explore correlates of 3 forms of workplace mistreatment. RESULTS: Workplace incivility and bullying were significantly related to authentic leadership, structural empowerment, worklife fit, and psychological capital. Bullying was more strongly related to job satisfaction, emotional exhaustion, and mental and physical health outcomes than supervisor and coworker incivility. CONCLUSIONS: New graduate nurses' experiences of 3 types of workplace mistreatment are related to organizational and health factors, although bullying appears to have stronger negative effects.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,230

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations101
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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