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Enregistrement W2132063233 · doi:10.12927/cjnl.2009.20797

Canadian Nurse Practitioner Job Satisfaction

2009· article· en· W2132063233 sur OpenAlexaffvenueabout
Kimberley Lamarche, Susan Tullai‐McGuinness

Notice bibliographique

RevueNursing leadership · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNursing Roles and Practices
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJob satisfactionPsychologyJob attitudeJob designDescriptive statisticsAutonomyPersonnel psychologyCollegialityNursingSample (material)General partnershipApplied psychologyJob performanceMedicineSocial psychologyBusinessMathematicsPolitical scienceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To examine the level of job satisfaction and its association with extrinsic and intrinsic job satisfaction characteristics among Canadian primary healthcare nurse practitioners (NPs). DATA SOURCES: A descriptive correlational design was used to collect data on NPs' job satisfaction and on the factors that influence their job satisfaction. A convenience sample of licensed Canadian NPs was recruited from established provincial associations and special-interest groups. Data about job satisfaction were collected using two valid and reliable instruments, the Misener Nurse Practitioner Job Satisfaction Survey and the Minnesota Satisfaction Questionnaire. Descriptive statistics, Pearson correlation and regression analysis were used to describe the results. CONCLUSIONS: The overall job satisfaction for this sample ranged from satisfied to highly satisfied. The elements that had the most influence on overall job satisfaction were the extrinsic category of partnership/collegiality and the intrinsic category of challenge/autonomy. These findings were consistent with Herzberg's Dual Factor Theory of Job Satisfaction. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: The outcomes of this study will serve as a foundation for designing effective human health resource retention and recruitment strategies that will assist in enhancing the implementation and the successful preservation of the NP's role.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,276
Score d'incertitude au seuil0,555

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,200
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,224 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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