Understanding Turnover as a Lifecycle Process: The Case of Young Nurses
Notice bibliographique
Résumé
Based on the life course perspective and the sociology of individuation, this article aims to examine the temporal processes at work in the decision of nurses to leave their jobs and the role played by different life contexts in guiding this decision. A qualitative study was conducted with nurses in order to gain an in-depth understanding of the reasons why so many young nurses decide to leave their jobs. The theoretical perspective used focuses on the importance of considering the interaction between the different spheres of a person’s life, the social environment in which they live and the work-related decisions they make. We conducted life-narrative interviews during which the nurses were asked about their overall work trajectory and the events in their work, personal, family, and social lives which, in their opinion, contributed to their decision to leave their jobs. A total of 26 nurses under the age of 35 were interviewed. The data analysis helped to identify several job-leaving pathways structured around three main dimensions: 1- the temporal aspects of the job-leaving pathways (short or long term); 2- the nurses’ subjective work experience; and 3- the stage in the nurses’ work lives or personal lives in which they found themselves when they made the decision. The findings reveal that the nurses’ decision to leave their jobs represents a complex process that developed over a short or longer period of time and involved various dimensions of their lives. Our analysis brought out two sources of tension underlying the nurses’ decision to leave their jobs: 1- a gap between their expectations regarding the possibilities for self-realization in their jobs and the concrete realities of work; and 2- a job situation that limited the possibilities to self-realize in other spheres of their lives.
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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 | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».