Study of Québec healthworkers shows a positive psychosocial safety climate (PSC) reduces reliance on “workarounds”
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose was to work out whether by creating a positive working environment reduced turnarounds by reducing the risk of physical fatigue, cognitive weariness and emotional exhaustion. Design/methodology/approach The researchers conducted their study in Québec, with the partnership of the main union of nurses, the Inter-professional Federation of Health of Québec. They received 562 responses. Hypothesis 1 was: “High PSC will decrease workarounds via decreasing physical fatigue as a mediator.” H2 was: “High PSC will decrease workarounds via decreasing cognitive weariness as a mediator.” H3 was: “High PSC will decrease workarounds via decreasing emotional exhaustion as a mediator.” Findings The results supported all the three hypotheses, meaning that physical fatigue, cognitive weariness and emotional exhaustion all mediate relationships between PSC and workarounds. Originality/value The authors argue that their research demonstrates how healthcare organizations would benefit from changing the culture that sees nurses losing an average of 33 minutes on a 7.5-hour shift. The extra pressures lead directly to a workaround culture, the authors say. They argue that organizations should work to ensure that good systems for open communication and mutual trust exist. Managers should encourage workers to talk about difficulties, including issues around blockages and workarounds.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».