Authentic leadership and job satisfaction among long-term care nurses
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study is to examine the effects of managers’ authentic leadership, person–job match in the six areas of worklife (AWLs) and emotional exhaustion on long-term care registered nurses’ job satisfaction. Design/methodology/approach A secondary analysis of baseline data from a national survey of 1,410 Canadian registered nurses from various work settings was used in this study, which yielded a subsample of 78 nurses working in direct care roles in long-term care settings. Hayes’ PROCESS macro for mediation analysis in SPSS was used to test the hypothesized model. Findings Findings showed that authentic leadership significantly predicted job satisfaction directly and indirectly through AWLs and emotional exhaustion. Practical implications Authentic leadership may provide guidance to long-term care managers about promoting nurses’ job satisfaction, which is essential to recruiting and retaining nurses to meet the care needs of an aging population. Originality/value As demand for care of the aged is increasing and creating challenges to ensuring a sufficient and sustainable nursing workforce, it is important to understand factors that promote long-term care nurses’ job satisfaction. Findings contribute to knowledge of long-term care nurses by suggesting that managers’ authentic leadership can positively affect nurses’ job satisfaction directly and indirectly through positive perceptions of AWLs and lower emotional exhaustion.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».