Perceived Organizational Support Predicts Emotional Labor Among Nurses
Notice bibliographique
Résumé
Background: Nursing is among the various occupations that require management of emotions according to the job demands. Emotional labor and lack of reward are the main sources of mental health outcomes among the nurses. It is very important that more researches, which contemplate the emotional labor importance and unfavorable mental health effects, be carried out. Aim: This study was aimed to investigate the effect of perceived organizational Support on emotional labor among nurses. Method: The present study was a correlational study, consist of 200 nurses both Male nurses (N=100) and Females nurses (N=100), from different hospitals and clinics. Age ranged from 20 to 51 years (M= 30.50; S.D= 4.40). Data of the study was collected through convenient sampling technique. Participants were assessed by Shorten Version of Survey of Perceived Organizational Support (Eisenberger et al, 1986) in order to measure perceived organizational support and Dutch Questionnaire on Emotional Labor (D-QEL) (Näring, Briët, & Brouwers, 2007) in order to assess emotional labor. Results: The results revealed that perceived organizational support significantly predicts emotional labor. By improving the perception of organizational support among nurses, the experience of emotional labor can be reduced. Conclusion: The purpose of the present study was to develop a health-care model of emotional labor which could help the organizations to understand the role of perceived organizational support on the reactions to the strain of the emotional labor. The present study revealed that perceived organizational support is a significant predictor of emotional labor. Informal types of organizational support (e.g., a perception that the organization is concerned with one's personal life) are important for expatriate success, and should be incorporated into expatriate programs.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».