Generational differences in nurses’ characteristics, job satisfaction, quality of work life, and psychological empowerment
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Currently, there are four generations in the nursing workforce. Each generation holds a different set of values that create challenges for managing a multi-generational workforce; these values affect nurses’ perceptions of quality of work life (QWL), psychological empowerment (PE), and job satisfaction (JS). The aims of this study are to (1) identify differences in the characteristics of Baby Boomer, Generation X, and Millennial nurses, (2) identify differences in the QWL between Baby Boomer, Generation X, and Millennial nurses, (3) identify differences in JS between Baby Boomer, Generation X, and Millennial nurses, and (4) identify differences in PE between Baby Boomer, Generation X, and Millennial nurses. Methods: This descriptive, comparative design was conducted via a web-based survey among 223 registered nurses in the USA. Data was collected using Survey Monkey. Results: Baby Boomers had significantly more years of experience, higher levels of both PE and JS as compared to Generation X and Millennial nurses. Conclusions: The findings of this study indicate the prominence of RNs’ sociological value systems on their perceptions of their workplace. Based on these findings, nurse managers can work to create an environment that is supportive of multiple generations; an environment that enhances PE and, in turn, JS.
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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 | 0,005 |
| 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) | 0,002 | 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 ».