Generational differences in distress, attitudes and incivility among nurses
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The first research objective was to replicate the finding of Leiter et al. [(2008)Journal of Nursing Management, 16, 100-109.] of Generation X nurses (n=338) reporting higher levels of distress than Baby Boomer nurses (n=139). The second objective was to test whether Generation X nurses reported more negative social environments at work than did Baby Boomer nurses. BACKGROUND: Negative social environments can influence the quality of work and the experience of distress for nurses. Generational differences in the experience of distress and collegiality have implications for the establishment of healthy workplaces, recruitment and retention. METHODS: A questionnaire survey of nurses was organized by generation. Analyses of variance contrasted the scores on burnout, turnover intention, physical symptoms, supervisor incivility, coworker incivility and team civility. RESULTS: The results confirmed the hypotheses of Generation X nurses reporting more negative experiences than did Baby Boomer nurses on all measures. CONCLUSIONS: The negative quality of social encounters at work contributes to nurses' experience of distress and suggest conflicts of values with the dominant culture of their workplaces. IMPLICATIONS FOR NURSING MANAGEMENT: Proactive initiatives to enhance the quality of collegiality can contribute to retention strategies. Building collegiality across generations can be especially useful.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».