Explaining Organizational Citizenship Behavior Among Chinese Nurses Combating COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about the associated factors with organizational citizenship behavior among Chinese nurses combating COVID-19. The aim of the present study was to investigate the relationships between autonomy, optimism, role conflict, work engagement, and organizational citizenship behavior based on moderated mediation models among Chinese nurses combating COVID-19. METHODS: This cross-sectional study was performed on a sample of 368 nurses supporting the COVID-19 epidemic in Wuhan Leishenshan Hospital, China. According to the Job Demands-Resources model, two moderated mediation models were tested, in which autonomy/optimism was associated with organizational citizenship behavior through work engagement, when role conflict served as a moderator. RESULTS: This current study found the mediating effect of work engagement and the moderating effect of role conflict on the relationship between autonomy/optimism and organizational citizenship behavior among nurses. Of note, nurses working in the COVID-19 epidemic viewed role conflict as challenge job demands rather than hindrance job demands. CONCLUSION: Based on the findings, organizational citizenship behavior can be affected by work engagement and role conflict. Nursing management is suggested to put emphasis on work engagement and role conflict among nurses supporting the COVID-19 epidemic.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».