Leadership Competencies, Workplace Civility Climate, and Mental Well-being in El- Azazi Hospital for Mental Health, Egypt
Notice bibliographique
Résumé
Background: In light of the coronavirus pandemic, a team leader’s ability to attain and maintain healthy workplaces is crucial. Nurse leaders should aim to mitigate workplace anxieties by promoting team cohesiveness, mutual support, and the wellbeing of members. Aim: This study was conducted at the beginning of COVID-19 pandemic to assess the effect of leadership competencies on workplace civility climate and mental well-being at an Egyptian hospital for mental health. Design: Descriptive correlation design was used. Tools: Measures used were leadership competencies, workplace civility climate, and the Warwick- Edinburgh mental wellbeing scale. Results: more than half of the sample were satisfied with leaders’ competencies, three quarter of them rated the workplace environment as respectful, and more than three quarter of them reported moderate or good mental wellbeing. Statistically significant correlations were found between leadership competencies and both workplace civility climate and mental well-being. Conclusion: leaders at El Azazi Hospital were assessed as proficient and providing a positive civility climate, but were not sensitive to the mental wellbeing of staff. Recommendation: Future research to investigate what specific factors affect mental well-being among psychiatric nurses rather than leadership < /div> competencies is recommended.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».