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Enregistrement W2783107058 · doi:10.1177/1744987117748347

Perception of work-related empowerment of nurse managers

2018· article· en· W2783107058 sur OpenAlexaff
Marija Truš, Diane Doran, Arvydas Martinkėnas, Paula Asikainen, Tarja Suominen

Notice bibliographique

RevueJournal of research in nursing · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesPirkanmaan SairaanhoitopiiriTampereen YliopistoSuomen Kulttuurirahasto
Mots-clésEmpowermentPerceptionNursingWork (physics)PsychologyMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE/AIM: The paper aims to analyse the perception of being empowered according to the self-evaluation of nurse managers, presenting it as structural and psychological empowerment. METHODS: A questionnaire-based study was conducted. The sample consisted of 193 nurse managers working in a total of seven university and general level hospitals in Lithuania. The Conditions of Work Effectiveness Questionnaire-II measuring structural empowerment and the Work Empowerment Questionnaire measuring psychological empowerment were used. RESULTS: The paper reveals that nurse managers experienced structural empowerment at a moderate level and were highly psychologically empowered. CONCLUSIONS: These findings are in line with previous research. The results showed that particular background factors were related to aspects of empowerment. The findings of this research can be used to examine the structural and psychological aspects that function as barriers to feeling empowered. The results are also useful for chief nurses who are involved in the recruitment and retention of nurse managers. Further research is needed to look into the question of improving formal power issues, e.g. the rewards for innovation at work, and also outcome empowerment aspects that may affect changes in the way that nurse managers carry out their work.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,402 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations24
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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