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Enregistrement W3017235306 · doi:10.5430/jnep.v10n7p35

Standing up against workplace bullying behavior: Recommendations from newly licensed nurses

2020· article· en· W3017235306 sur OpenAlexvenueno aff
Carolyn R. Smith, Steven J. Palazzo, Paula L. Grubb, Gordon Lee Gillespie

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute for Occupational Safety and HealthCenters for Disease Control and PreventionNational Institutes of Health
Mots-clésWorkplace bullyingPsychologyNursingExploratory researchIntervention (counseling)Applied psychologySocial psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Workplace bullying exists in today's healthcare system and often targets newly licensed nurses. Experiences of workplace bullying behavior may negatively affect the nurses' physical and psychological health and impact job satisfaction and staff turnover rates at an organizational level. The purpose of this study was to explore strategies suggested by newly licensed nurses to prevent and intervene during incidents of workplace bullying behavior. METHODS: An exploratory qualitative design guided this study. Three open-ended questions asked included: What do you think could be done to prevent a future, similar incident of workplace bullying? If you or someone else attempted to the stop the bullying incident, please describe the actions taken. If you or someone else did not attempt to stop the bullying incident, please state what would need to happen for you to intervene on behalf of yourself or someone else. Surveys were distributed electronically to newly licensed nurses from three baccalaureate nursing programs who had participated in a workplace bullying education intervention study as students. A total of 79 responses were received. Responses to three open-ended questions about recent incidents of workplace bullying behavior were coded and analyzed. Then the Social-Ecological Model was used to organize results into individual, relationship, and organizational level strategies. RESULTS: Most respondents reported experiencing workplace bullying behaviors in the previous six months. Three domains of strategies were identified: Preventing Future Bullying Behavior, Stopping Incidents of Bullying Behavior, and Promoting Others to Act. CONCLUSIONS: Results indicated newly licensed nurses desire to be supported by their peers and organization as well as strategies to intervene when bullying behaviors occur. Implications for clinical practice and education are presented.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,131
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,320 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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