The moderating effect of leadership on the relationship between personality and performance
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To examine how personality and leadership influence efficiency in the nursing service environment. BACKGROUND: Leadership and personality contribute to the success and failure of a unit. However, how they interact to influence performance is still understudied. METHODS: We used matched pairs sample design to survey 135 head nurses and 1353 registered nurses on validated instruments of demographic characteristics, leadership styles and personality during June and July of 2014. Efficiency was calculated using Data Envelopment Analysis. Tobit regression was used for analysis. RESULTS: High conscientiousness and low neuroticism were significantly associated with higher efficiency. Particularly, under the initiating structure leadership style, high conscientiousness, high extraversion, high agreeableness, high openness and low neuroticism were related to higher efficiency. Openness would improve efficiency under a low consideration leadership style. CONCLUSIONS: Most personality traits were related to higher efficiency under the initiating leadership style. Only openness would improve leaders' efficiency under a high initiating structure and a low consideration leadership style. IMPLICATIONS FOR NURSING MANAGEMENT: Considering personality as one factor of selecting head nurses, selecting the right person can improve the fit between individuals and organisations, which in turn, improves job performance. Training head nurses to develop better leadership styles in nurses is another way to enhance efficiency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».