Predicting workplace loneliness in the nursing profession
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This study examined a model investigating how social interaction variables (leader-member exchange (interactions between managers and nurses), trust, and communication frequency) and work meaningfulness influence nurses' experiences of workplace loneliness. BACKGROUND: As workplace loneliness can result in lower job satisfaction and a decrease in workers' health, understanding the contributing factors to loneliness at work is important. METHOD: In this cross-sectional study, Turkish nurses (N = 864) completed self-report scales measuring social exchange between leaders and members, trust in leaders, communication frequency, work meaningfulness, and loneliness. To avoid fatigue and method variance influence, scales were completed over two testing times (separated by a month). RESULTS: Workplace loneliness was associated with less social interaction with leaders (lower leader-member exchange and frequency of communication), less trust in leaders, and lower reports of meaningful work. CONCLUSION: The results suggest that workplace loneliness can be reduced when managers exchange more information and communicate more frequently with their nurses. Workplace loneliness is also reduced when nurses trust their leaders and find their work meaningful. IMPLICATIONS FOR NURSING MANAGEMENT: Managers supervising nurses need to be aware that workplace loneliness occurs and that their interactions and relationships with the nurses will have an impact on experienced workplace loneliness.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».