A re‐examination of the individual differences approach that explains occupational resilience and psychological adjustment among nurses
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: This study re-examines the validity of a model of occupational resilience for use by nursing managers, which focused on an individual differences approach that explained buffering factors against negative outcomes such as burnout for nurses. BACKGROUND: The International Collaboration of Workforce Resilience model (Rees et al., 2015, Frontiers in Psychology, 6, 73) provided initial evidence of its value as a parsimonious model of resilience, and resilience antecedents and outcomes (e.g., burnout). Whether this model's adequacy was largely sample dependent, or a valid explanation of occupational resilience, has been subsequently un-examined in the literature to date. To address this question, we re-examined the model with a larger and an entirely new sample of student nurses. METHODS: = 26.4 (7.7) years), with data examined via a rigorous latent factor structural equation model. RESULTS: The model upheld many of its relationship predictions following further testing. CONCLUSIONS: The model was able to explain the individual differences, antecedents, and burnout-related outcomes, of resilience within a nursing context. IMPLICATIONS FOR NURSING MANAGEMENT: The results highlight the importance of skills training to develop mindfulness and self-efficacy among nurses as a means of fostering resilience and positive psychological adjustment.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».