The relationship between resilience and empowering leader behaviour of nurse managers in the mining healthcare sector
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The South African mining healthcare sector faces injuries, illnesses including HIV and AIDS and high staff turnover rates. In this sector, nurse managers should create an optimal environment for providing nursing care by motivating, influencing and empowering nurses. OBJECTIVES: This study aimed to investigate the relationship between nurse managers' resilience and empowering leader behaviour in this sector. METHOD: The study employed a quantitative, descriptive and correlational design. The research population comprised 31 nurse managers, 101 professional nurses, 79 enrolled nurses and 79 enrolled nursing auxiliaries who participated in the study. Two questionnaires were used as data collection methods, namely Wagnild and Young's Resilience Scale Questionnaire to investigate the resilience of nurse managers and the Empowering Leadership Questionnaire to measure empowering leader behaviour of the nurses supervised by a particular nurse manager. RESULTS: Out of 31 nurse managers, 8 had a low level, 19 had a moderate level and 4 had a high level of resilience. According to Hoteling's t-test the nurse managers in the low resilience group displayed lower empowering leader behaviour as perceived by their team members than those in the high resilience group in terms of the five factors included in the Empowerment Leadership Questionnaire. CONCLUSION: Respondents with high resilience scores tended to have higher leader empowering behaviour.Recommendations include the strengthening of nurse managers' resilience through workshops and reflection practices, debriefing and performance feedback sessions.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».