Turnover intention of hospital staff in Ontario, Canada: exploring the role of frontline supervisors, teamwork, and mindful organizing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study contributes to a small but growing body of literature on how context influences employee turnover intention. We examine the impact of staff perceptions of supervisory leadership support for safety, teamwork, and mindful organizing on turnover intention. Interaction effects of safety-specific constructs on turnover intention are also examined. METHODS: Cross-sectional survey data were collected from nurses, allied health professionals, and unit clerks working in intensive care, general medicine, mental health, or the emergency department of a large community hospital in Southern Ontario. RESULTS: Hierarchical regression analyses showed that staff perceptions of teamwork were significantly associated with turnover intention (p < 0.001). Direct associations of supervisory leadership support for safety and mindful organizing with turnover intention were non-significant; however, when staff perceived lower levels of mindful organizing at the frontlines, the positive effect of supervisory leadership on turnover intention was significant (p < 0.01). CONCLUSIONS: Our results suggest that, in addition to teamwork perceptions positively affecting turnover intentions, safety-conscious supportive supervisors can help alleviate the negative impact of poor mindful organizing on frontline staff turnover intention. Healthcare organizations should recruit and retain individuals in supervisory roles who prioritize safety and possess adequate relational competencies. They should further dedicate resources to build and strengthen the relational capacities of their supervisory leadership. Moreover, it is important to provide on-site workshops on topics (e.g., conflict management) that can improve the quality of teamwork and consequently reduce employees' intention to leave their unit/organization.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».