Predictors of registered nurses' organizational commitment and intent to stay
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health care reform has significantly altered employment relations. Research findings suggest that the presence or absence of supportive work environments helps explain the differences observed in employee attitudes and turnover intentions. PURPOSES: The purposes of this study were to examine frontline registered nurses' (RNs') perceptions of organizational culture and attitudes and behaviors and test a model linking culture to outcome (organizational commitment and intent to stay). METHODOLOGY: A non-experimental predictive survey design was used to test the model in a sample (N = 343) of acute care RNs employed in one Canadian province. Data were collected with the following scales: Emotional Climate, Practice Issues, Collaborative Relations, Psychological Contract Violation, General Job Satisfaction, Organizational Commitment Questionnaire, and Intent to Stay. FINDINGS: The response rate was 29.4%. Most respondents were middle aged and diploma prepared, were in their current positions for 5 years or more, had 10 or more years of nursing experience, and worked full time. Despite moderate levels of job satisfaction, RNs held negative perceptions of culture (emotional climate, practice-related issues, and collaborative relations), trust, and commitment and were unlikely to stay with current employers. Structural equation modeling provided support for the impact of culture, trust, and satisfaction on commitment and partial support for intent to stay, explaining 45 and 31% of the variance, respectively. PRACTICE IMPLICATIONS: The development and implementation of policies and interventions aimed at creating more supportive work environments and greater trust in employers and job satisfaction have merit. The most obvious benefit from such strategic interventions is the potential for improving RNs' organizational commitment and reducing turnover intentions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 découle