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Enregistrement W2325590644 · doi:10.1097/nna.0b013e3182378d6c

Strategies for Retaining Midcareer Nurses

2011· article· en· W2325590644 sur OpenAlexafffund
Linda M. Hall, Michelle Lalonde, Lorraine Dales, Jessica Peterson, Lauren A. Cripps

Notice bibliographique

RevueJONA The Journal of Nursing Administration · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRetirement, Disability, and Employment
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésSalaryWorkforceNursingJob satisfactionEconomic shortageWork (physics)PerceptionQuality (philosophy)MedicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One method of reducing predicted shortages because of the aging nursing workforce is to increase retention. Few studies have examined the unique needs of midcareer nurses. A mixed-method approach including surveys and focus groups was used to identify key retention strategies and desires for midcareer nurses. Salary, benefits, positive working relationships, flexible scheduling, and the opportunity for continued education were identified as key retention strategies from this study. Registered nurses in this study reported higher perceptions of their work and work environment than licensed practical nurses did. Differences in work outcomes were evident across sectors, with community nurses reporting higher levels of job satisfaction and perceptions of work quality than nurses in acute and long-term care. Findings suggest that recruitment opportunities may exist with midcareer nurses seeking employment to return to work after time off to have a family. Proactive retention policies that focus on the needs of midcareer nurses would demonstrate a commitment and interest in keeping them in their work positions and in the profession.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,372

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,484
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,008 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations17
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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