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Enregistrement W2553819087 · doi:10.5539/res.v8n4p167

Examining the Effectiveness of Social Skills Training on Loneliness and Achievement Motivation among Nurses

2016· article· en· W2553819087 sur OpenAlexvenueno aff
Fatemeh Khosravi Saleh Baberi, Zahra Dasht Bozorgi

Notice bibliographique

RevueReview of European Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion, Spirituality, and Psychology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLonelinessPsychologyFeelingSocial skillsTest (biology)Analysis of covarianceMedical educationDevelopmental psychologySocial psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>This study tries to examine the effectiveness of social skills training on feeling of loneliness and achievement motivation in nurses. The present research is an experimental study of pre-test and post-test design with a control group. The research instruments included the revised UCLA Loneliness Scale and the Achievement Motivation Test for adults. The sample size consisted of 40 nurses working in Imam Khomeini Hospital in the city of Ahwaz selected through multi-stage random sampling and assigned to two experimental and control groups. To this end, prior to teaching the social skills, both groups were pre-tested. Then, the experimental group received social skills training for 12 fifty-minute sessions but no training was provided to the control group. Upon the completion of the training course, both groups immediately took the post-tests. The results of one-way analysis of covariance (ANCOVA) and multivariate analysis of covariance (MANCOVA) showed that social skills training significantly increased achievement motivation and reduced feeling of loneliness in nurses.</p>

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,734
Score d'incertitude au seuil0,282

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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