Organisational and individual resources as antecedents of older nursing professionals’ organisational commitment: Investigating the mediating effect of the use of selection, optimisation and compensation strategies
Notice bibliographique
Résumé
AIM AND OBJECTIVES: To investigate how organisational and individual resources are linked to older (50+) nursing professionals' organisational commitment, and to examine the possible mediating role of the active use of selection, optimisation and compensation (SOC) strategies. BACKGROUND: Many healthcare organisations need to find ways to retain their older nursing professionals due to nursing shortage. DESIGN: To test a set of hypotheses, cross-sectional survey data (n = 396) were used. Data were analysed using correlation analysis and partial least-squares structural equation modelling. STROBE Statement for cross-sectional studies has been followed in this study. RESULTS: The results exhibited that both individual and organisational resources and the active use of SOC strategies were positively associated with older nursing professionals' organisational commitment. The active use of SOC strategies had a partially mediating role in the relationship between individual resource (career management self-efficacy) and organisational commitment. Similarly, career management self-efficacy partially mediated the association between organisational resources (perceived high-involvement work practices) and organisational commitment. CONCLUSIONS: Regarding the retention of older nursing professionals, attention should be paid to both individual and organisational resources and the active use of SOC strategies. RELEVANCE FOR CLINICAL PRACTICE: By providing opportunities to actively use SOC strategies and by paying attention to career management self-efficacy among older nursing professionals, nursing managers may influence the retention of the older nursing workforce. Similarly, supportive organisational practices can support older nursing professionals' career management self-efficacy and their organisational commitment.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».