Nurse managers’ self-evaluations of their management competencies and factors associated with their ability to develop staff
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to clarify how Japanese nurse managers (i.e., “shunin”) or higher-ranked positions self-rate their nursing management competencies and to identify factors associated with their ability to develop staff. Data were collected using a questionnaire based on the 41-item Management Index for Nurses. This index assesses the competencies related to six components of nursing management: planning, motivating staff, developing staff, communication, organization, and ensuring safety. The total possible score is 205 points. The mean percentage score for each component was calculated based on the responses from 118 participants (107 women; mean age = 44.1 ± 7.0 years). Results showed that the mean percentage score for competencies related to ensuring safety was, by far, the highest (71.8%), and the lowest was for competencies related to organization (47.6%). Principal factors found to be associated with participants’ ability to develop staff were “gathering and using information” (a subscale of “educational background and interests”) and “supportiveness of the work environment”. These results suggest that, to improve nurse managers’ competencies related to their ability to develop staff, hospitals need to establish continuing education systems that offer nurse managers convenient educational opportunities in management science, either on-site or at a higher education institution; and develop an in-house support system that enables managers to obtain counseling when practical management concerns cause them stress.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle