The relationship between autonomy, optimism, work engagement and organisational citizenship behaviour among nurses fighting COVID-19 in Wuhan: a serial multiple mediation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: High levels of organisational citizenship behaviour can enable nurses to cooperate with coworkers effectively to provide a high quality of nursing care during the outbreak of COVID-19. However, the association between autonomy, optimism, work engagement and organisational citizenship behaviour remains largely unexplored. This study aimed to test if the effect of autonomy on organisational citizenship behaviour through the mediating effects of optimism and work engagement. STUDY DESIGN: This was a cross-sectional study. SETTING: The study was conducted in the Wuhan Jinyintan Hospital in China. PARTICIPANTS: In total, 242 nurses who came from multiple areas of China to work at the Wuhan Jinyintan hospital during the COVID-19 epidemic participated in this study. METHODS: in SPSS was adopted to test the hypotheses, and a 95% CI for the indirect effects was constructed by using Bootstrapping. RESULTS: The autonomy-organisational citizenship behaviour relationship was mediated by optimism and work engagement, respectively. In addition, optimism and work engagement mediated this relationship serially. CONCLUSION: The findings of this study may have implications for improving organisational citizenship behaviour. The effects of optimism and work engagement suggest a potential mechanism of action for the autonomy-organisational citizenship behaviour linkage. A multifaceted intervention targeting organisational citizenship behaviour through optimism and work engagement may help improve the quality of nursing care among nurses supporting patients with COVID-19.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».