Effects of absenteeism feedback and goal-setting interventions on nurses’ fairness perceptions, discomfort feelings and absenteeism
Notice bibliographique
Résumé
AIM: A longitudinal field experiment was conducted to test the effects of absenteeism feedback and goal-setting interventions on nurses' (1) fairness perceptions, (2) discomfort feelings and (3) absenteeism. Nurses' obstacles to reducing absenteeism were also explored. BACKGROUND: Absenteeism is a significant issue in health care and there is a need to avoid interventions that are seen to be negative, punitive or lead to sick nurses coming to work. METHOD: Sixty-nine nurses working in a hospital in Eastern Canada received either: (1) absenteeism feedback with individual goal-setting, (2) absenteeism feedback with group goal-setting, or (3) no intervention, and were asked questions about how they could reduce their absenteeism. RESULTS: There was a significant decrease in the total number of days absent but no decrease in absent episodes, and a significant effect on fairness perceptions and discomfort feelings for the nurses in the absenteeism feedback conditions. Six categories of obstacles to reducing absenteeism were identified. CONCLUSIONS: The interventions made nurses feel their absence rate was less fair and to experience greater feelings of discomfort. IMPLICATIONS FOR NURSING MANAGEMENT: The study's interventions may lead to a reduction in absence without the negative outcomes of a harsh absenteeism policy.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».