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Enregistrement W2083184568 · doi:10.1097/naq.0b013e318286de5f

Building Emotional Intelligence

2013· article· en· W2083184568 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueNursing Administration Quarterly · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkplace bullyingEmotional intelligenceWorkforceAggressionWorkplace violencePsychologyHealth careEmotional exhaustionIncivilityNursingPower (physics)Human factors and ergonomicsApplied psychologySocial psychologyPoison controlMedicineBurnoutClinical psychologyPolitical scienceMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bullying is one of the most concerning forms of aggression in health care organizations. Conceptualized as an emotion-based response, bullying is often triggered by today's workplace challenges. Unfortunately, workplace bullying is an escalating problem in nursing. Bullying contributes to unhealthy and toxic environments, which in turn contribute to ineffective patient care, increased stress, and decreased job satisfaction among health care providers. These equate to a poor workforce environment, which in turn increases hospital costs when nurses choose to leave. Nurse managers are in positions of power to recognize and address negative workplace behaviors, such as bullying. However, emerging leaders in particular may not be equipped with the tools to deal with bullying and consequently may choose to overlook it. Substantive evidence from other disciplines supports the contention that individuals with greater emotional intelligence are better equipped to recognize early signs of negative behavior, such as bullying. Therefore, fostering emotional intelligence in emerging nurse leaders may lead to less bullying and more positive workplace environments for nurses in the future.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,723
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,322 · 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