Pilot Test of a Theory-Based Instrument to Measure Nursing Informatics Leadership Skills
Notice bibliographique
Résumé
Understanding organizational cultures helps leaders focus on the content, context and levels of perspective needed to be successful leaders in the area of nursing informatics. The Minnesota Nursing Informatics Leadership Inventory (MNILI) was developed to expand assessment options and tools in the area of nursing informatics leadership. This article describes the result of the pilot test of the instrument. Using an ordinal Likert scale (0 = not like me to 4 = very much like me), respondents rated 12 leadership skills associated with four types of cultures across four scenarios. Respondents preferred collaborative culture leadership skills across all scenarios and differentially preferred culture-specific skills by scenario. Overall, older and more experienced respondents were more satisfied as leaders (p = 0.003) and more often used a democratic leadership approach (empower and care about all voices; p = 0.012). In three of the four cultures, nursing informatics leaders reported preferred and collaborative leadership skills that matched the scenario. This study provides preliminary evidence for using the MNILI to assess the requisite variety of nursing informatics leadership skills. Further research is needed to understand the dynamic interactions between organizational culture and nursing informatics leadership that are informed by conscious leadership and attention to the requisite variety of leadership skills.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».