The protective role of self-efficacy against workplace incivility and burnout in nursing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Incivility has negative consequences in the workplace and remains a prevalent issue in nursing. Research has consistently linked incivility to nurse burnout and, in turn, to poor mental health and turnover intentions. To retain high-quality nurses, it is important to understand what factors might protect nurses from the negative effects of workplace mistreatment. PURPOSE: The aim of the study was to investigate the role of relational occupational coping self-efficacy in protecting nurses from workplace incivility and related burnout and turnover intentions. METHODOLOGY: A two-wave national sample of 596 Canadian nurses completed mail surveys both at Time 1 and one year later at Time 2. Structural equation modeling was used to test the hypothesized model. RESULTS: The model showed a good fit, and most of the hypothesized paths were significant. Overall, the results supported the hypothesized protective effect of relational occupational coping self-efficacy against incivility and later burnout, mental health, and turnover intentions. CONCLUSION: Relational occupational coping self-efficacy is an important protective factor against negative work behavior. PRACTICE IMPLICATIONS: Organizations should provide nurses with opportunities to build their coping strategies for managing job demands and difficult interpersonal interactions. Similarly, providing exposure to effective role models and providing meaningful verbal encouragement are other sources of efficacy information for building nurses' relational coping self-efficacy.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».