Leader Empowering Behaviours, Staff Nurse Empowerment and Work Engagement/Burnout
Notice bibliographique
Résumé
Efforts to improve nursing working conditions are critical to retaining nurses currently in the system and attracting newcomers to the profession (Laschinger et al. 2003b). The nurse leader's empowering behaviours can be pivotal in the way nurses react to their work environment. The purpose of this study was to test a model examining the relationship between nurse leaders' empowerment behaviours, perceptions of staff empowerment, areas of work life and work engagement using Kanter's theory of structural power in organizations. A cross-sectional correlational survey design tested the model in a random sample of 322 staff nurses in acute care hospitals across Ontario. Overall, staff nurses perceived their leaders' behaviours to be somewhat empowering and their work environment to be moderately empowering. Fifty-three percent reported severe levels of burnout. Leader empowering behaviour had an indirect effect on emotional exhaustion (burnout) through structural empowerment and overall fit in the six areas of work life. The final model statistics revealed a good fit (chi(2)=30.4, chi=3, chi=0.96, chi=0.95, chi=0.95). These findings suggest that the Leader's empowering behaviours can enhance person-job fit and prevent burnout. These findings have important implications in the current nursing shortage.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».