Measurement of Nurse Job Satisfaction Using the McCloskey/Mueller Satisfaction Scale
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: Originally developed to rank rewards that nurses value and that encourage them to remain in their jobs, the McCloskey/Mueller Satisfaction Scale (MMSS) is being used extensively in research and practice to measure nurse job satisfaction. Since its original development in 1990, limited evidence of psychometric properties of the MMSS has been reported. OBJECTIVE: To investigate and report the psychometric properties of the MMSS when used in 2003 to measure hospital nurse job satisfaction. METHODS: Data from a survey of 8,456 nurses were used to establish psychometric properties of the MMSS. Dimensionality was tested using confirmatory and exploratory factor analyses. Validity of new MMSS factors was tested by investigating relationships of the new factors with theoretically related concepts and by testing ability of the new factors to predict nurses' intentions to remain employed in their hospitals. Reliability coefficients of the new factors are reported. RESULTS: The original eight factors could not be replicated satisfactorily using confirmatory factor analysis. Exploratory factor analysis found a seven-factor model rather than the original eight factors previously reported. Validity of this new model was supported. However, similar to the original instrument, weak internal consistency reliability coefficients were found for three of the new MMSS factors. DISCUSSION: From a research perspective, using an instrument with 23 items that measure 7 aspects of nurse job satisfaction is more desirable than an instrument with 31 items. However, MMSS items must be redeveloped to improve internal consistency of factors.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle